• 各個學校相互聽課，rtw這周去北大聽課
• 有一個同學從頭睡到尾，各個學校都差不多
• 參考：
• 人臉檢測–MTCNN從頭到尾的詳解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58825924
• triplet Loss：用于訓練差異性比較小的樣本，比如人臉
• 香港中文大學多媒體實驗室：商湯科技創始人是實驗室主任

人臉確認

1：Siamese network

• one-shot Learning
• 輸入兩張圖片，得到特征編碼的距離
• 0.83
• 0.92
• 0.95

2：MTCNN

• pnet 人臉候選框；rnet，判斷是否有人臉，修正候選框；onet，精細修正，面部特征點。

• 一張圖片中，多個人臉

  • 使用 面積最大，比較好處理
  • 使用中間的

• 存在一些識別不出來，

3：田大佬

• 高斯臉：https://xgc.nju.edu.cn/46/81/c1521a83585/page.htm

• LBP 比較一定范圍內灰度圖的大小

• 特征點框住，300，212，150，106，75

4：face_recoginzation

• 支持Mac 和 Linux
• 直接調用API

5：代碼

• 使用風格遷移的時候，調用PS的API ，這個可以嗎？？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人脸验证 报告课的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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