小方哥-AI人工智能模式識別算法

系統介紹

隨著深度學習的日益發展，人臉識別的技術越來越趨于成熟。基于人臉識別的也伴隨著眾多的應用，比如說基于人臉識別的工廠打卡或者簽到系統；基于人臉識別的五官定位以及美顏相機，智慧醫療方面的基于人臉識別的臉部去痘等皮膚的健康質量檢測等等。開發一個具體的應用，要么使用百度，或者虹軟等大廠提供的離線SDK或者在線的云識別,需要購買license以及每年要重新認證，因此基于本地的人臉識別考勤打卡等應用程序的開發來說，就比較迫切了，下載公共的人臉數據集，搭建深度神經網絡，訓練自己的模型，做到本地的識別，檢測和識別的速度會明顯提升。本系統是基于比較流行的Mobile-Net 中的SSD檢測模型和Facenet特征進行人臉識別。

2.功能模塊

2.1 SSD模型

論文名稱：

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

網址：https://arxiv.org/abs/1704.04861

SSD: Single Shot MultiBox Detector

網址：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf

SSD代碼網址github:

https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

2.2 FaceNet

源碼下載地址：https://github.com/davidsandberg/facenet.git

論文： A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

網址: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Schroff_FaceNet_A_Unified_2015_CVPR_paper.pdf

googlenet網絡：

https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf

3. 實驗數據

3.1 識別的人臉模板
識別的共有5個人

3.2 測試圖像

4. 實驗結果

總結

以上是生活随笔為你收集整理的facenet训练自己的数据_基于SSD与Facenet的人脸识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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