이 과정에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다
MTCNN을 사용한 얼굴 감지 :
이미지 전처리 및 처리 : 튜토리얼은 이미지를 읽고 조작하는 데
를 사용하는 필수 이미지 처리 및 크기 조정을 위해 를 포함합니다.모델 비교 및 임계 값 : 기능 벡터 비교에 적합한 메트릭 유사성을 사용하여 얼굴을 비교하는 방법을 배울 것입니다. 정확한 얼굴 인식을 위해 적절한 임계 값을 설정하는 것의 중요성이 강조됩니다.
단계별 가이드 :
matplotlib
얼굴은 이미지에서 추출되어 vggface2와의 호환성을 위해 224x224 픽셀로 크기를 조정합니다.
얼굴 비교 : PIL
모델은 각면에 대한 기능 벡터를 생성하고 코사인 유사성을 사용하여 비교합니다. 임계 값은 얼굴이 일치하는지 여부를 결정합니다
FAQS 섹션은 CNNS, VGGFACE2, 모델 정확도 개선, KERAS의 역할, ML 키트 및 Facenet과의 비교, 실제 응용 프로그램 및 얼굴 탐지 및 인식의 과제에 대한 일반적인 질문을 다룹니다. 이 FAQ는 기본 개념과 기술에 대한 포괄적 인 이해를 제공합니다.
위 내용은 케라로 얼굴 감지 및 인식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!