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7.7 定义人脸识别模型
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原书信息:清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html 第7章 FaceNet与人脸识别 当你读完第7章时,你应该能够: l 理解人脸检测与人脸识别。 l 自定义人脸数据集。 l 自定义人脸识别模型。 l 理解掌握FaceNet人脸识别模型体系结构与原理。 l 基于VGG-Face构建人脸识别门禁模拟系统。 l 基于FaceNet构建人脸识别服务器。 l 实战基于Android的人脸识别客户机设计。 l 实战活体检测与活体数据采集。 l 实战活体检测模型定义、训练与评估。 7.1 项目动力 人脸识别作为融入现代社会生活的一项技术应用,在一些重要行业领域,如身份认证、刷脸支付、交通安防等已实现规模化发展。 人工智能课堂上,曾有学生提问:老师,为什么我只给学校交了一张个人照片,就可以通过学校的刷脸门禁系统了,人脸识别的原理是什么?近年来,越来越多的学生选择人脸识别作为毕业设计的研究方向。人脸识别还远未达到理想中的完美程度,这是一个仍在蓬勃发展的热点技术领域。 为了更好回答学生的上述疑问,同时也给做毕设的学生提供参考,本章将以人脸识别为主线,演示三种人脸检测方法,带领读者自己采集数据集,自己定义网络模型,自己独立完成一个人脸识别实时检测案例,从而建立对人脸识别的完整认知。 在此基础上,结合牛津大学计算机视觉组发布的VGG-Face人脸识别模型和Google发布的FaceNet人脸识别模型,完成实战化的应用部署。结合这些经典模型的学习,从更高的维度理解人脸识别,回答为什么向服务器提交一幅照片,即可完成人脸识别。 人脸识别模块可以直接部署于边缘计算设备,也可以部署于中央服务器,终端设备负责数据的实时采集。本章演示了人脸识别服务器和Android客户机的设计,可以帮助读者提高实战化能力。同时基于mediapipe活体动作检测框架,完成了对人体动作序列的数据采集、建模和训练,实现了对人体动作序列的检测与识别,为实现人脸活体检测的系统集成奠定基础。
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