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S2023071基于CNN的opencv+pyqt5的智能人脸实时识别检测系统(pytorch)
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技术栈 Opencv,Pyqt5,numpy,Pytorch,tqdm等库 算法流程 1. 图像读取及预处理 本实验采用torchvision库里的transforms函数对图片进行预处理,包括缩放、转 Tensor、归一化操作。 2. 搭建卷积神经网络 本实验采用分类方法做人脸识别,考虑到实时检测并识别人脸,这里是完全自主创新设计的网络,主要借鉴MobileNet框架,将基础CNN网络分解为Depthwise convolution和Pointwise convolution两部分(深度可分离卷积),减少计算量和参数量,网络框架基本结构的Block如下: 3. 网络训练和测试 搭建完网络后,设置损失函数,优化器和评价指标。配置网络训练参数,包括训练集和测试集,训练轮数等参数,接着开始训练网络。调整网络训练参数,使网络收敛达到比较好的效果。最后使用测试集的数据对该模型进行测试,输出其精度、召回率、F1、准确率对该模型性能进行评估。 4. 评价指标 (1)Precision(精度) 被正确检索的样本数与被检索到样本总数之比。即:TP / (TP + FP); (2)Recall(召回率) 被正确检索的样本数与被检索到的样本总数之比。即:TP / (TP + FN); (3)F1 score(F1分数) F1分数是将精度和召回率组合而成的新的单一指标,用来综合考虑精度和召回率,只有当精度和召回率都很高时,才能得到较高的F1分数。 5. 人脸检测方法 人脸检测方法使用的是opencv 自带的人脸检测方法,主要是基于haar方法提取关键点位置信息,然后在图中画出矩形框,人脸就是从矩形框中取出来,然后送到CNN网络中判别的。
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