Python ist eine Computerprogrammiersprache und zugehörige Softwaretools und Bibliotheken. Python ist leicht zu erlernen und der Code ist sehr prägnant. Es verwendet obligatorische Leerzeichen als Einrückung, was die Entwicklungseffizienz von Python erheblich verbessert. Mit Python können mehr Arbeiten in kürzerer Zeit erledigt werden. Python ist eine Open-Source-Sprache, und Python verfügt außerdem über viele leistungsstarke Open-Source-Bibliotheken, die Python eine starke Unterstützung für Cloud Computing, Big Data oder künstliche Intelligenz ermöglichen.
01. Gesichtserkennung
Die Gesichtserkennung ist eine typische und erfolgreichste Erkennungsanwendung im Bereich Computer Vision.
Gesichtserkennung kann in verschiedenen Anwendungsszenarien wie der Mensch-Computer-Interaktion, der Identitätsprüfung und der Patientenüberwachung eingesetzt werden. Zunächst ist es notwendig, alle Gesichter auf dem Bildschirm durch Gesichtserkennung zu finden. Durch die Verwendung des HOG-Algorithmus zur Gesichtserkennung und Analyse von Gesichtsmerkmalen kann der HOG-Algorithmus zwar Gesichter erkennen, aber keine Gesichter. Die Merkmalsextraktion von Gesichtern Erkennung Durch Training des Faltungs-Neuronalen Netzwerks werden 128 Eigenwerte für jedes Gesicht generiert. Durch Ändern des Eigenvektors können die Gesichtsdaten gut dargestellt werden, sodass der Abstand zwischen den beiden Eigenvektoren verschiedener Gesichter so groß wie möglich ist und die beiden Eigenwerte erhalten werden Das gleiche Gesicht kann so groß wie möglich sein. Die Eigenvektoren sollten so klein wie möglich sein, damit die Gesichtserkennung über die Eigenvektoren durchgeführt werden kann.
02、Schwein
Die Hauptidee von HOG ist: In einem Bild können das Aussehen und die Form des lokalen Ziels durch die Richtungsdichteverteilung des Gradienten oder der Kante (d. h. die Statistik des Gradienten, und der Gradient ist hauptsächlich) gut verteilt werden am Rand gelegen) beschreiben. Mehrere Schritte des HOG-Merkmalserkennungsalgorithmus: Farbraumnormalisierung -> Gradientenberechnung -> Gradientenrichtungshistogramm -> Normalisierung des überlappenden Blockhistogramms -> HOG-Merkmal. Wie nachfolgend dargestellt:
03 Dlib
Der Gesichtserkennungsalgorithmus in Dlib ist auf Basis von Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) implementiert. Unter anderem ist das zum Extrahieren von Gesichtsmerkmalen verwendete Modell ein Faltungs-Neuronales Netzwerk mit 128-dimensionaler Ausgabe, das zum Training die ResNet-Architektur (Residual Networks, Restnetzwerk) verwendet.
