微信学习总结 11 应用实例之人脸检测

一 人脸识别

  人脸识别的官网:

http://www.faceplusplus.com.cn/

  访问的秘钥:

API Key     d6ca41a3169b93cf62be5c7e7fa338e6
API Secret     fHHs-TMoXXBCr9mgOZjy1VQoYc8xLQVW 
时间: 2024-11-04 19:05:41

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win10+anaconda+cuda配置dlib,使用GPU对dlib的深度学习算法进行加速(以人脸检测为例)

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

转载——Adaboost 算法 人脸检测原理

对人脸检测的研究最初可以追溯到 20 世纪 70 年代,早期的研究主要致力于模板匹配.子空间方法,变形模板匹配等.近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法,如统计模型方法,神经网络学习方法,统计知识理论和支持向量机方法,基于马尔可夫随机域的方法,以及基于肤色的人脸检测.目前在实际中应用的人脸检测方法多为基于 Adaboost学习算法的方法. Viola人脸检测方法是一种基于积分图. 级联检测器和AdaBoost 算法的方法,方法框架可以分为以下三大部分:    第一部分,使用Harr-

JavaScript学习11 数组排序实例

JavaScript学习11 数组排序实例 数组声明 关于数组对象的声明,以前说过:http://www.cnblogs.com/mengdd/p/3680649.html 数组声明的一种方式: var array = new Array(); array.push(1); array.push(2); array.push(3); alert(array.length) 数组声明的第二种方式,并排序: var array = [1, 3, 25]; array.sort(); //对数组排序,

设计模式学习总结系列应用实例

1.单例模式 应用实例:1.一个党只能有一个主席.2.Windows是多进程多线程的,在操作一个文件的时候,就不可避免地出现多个进程或线程同时操作一个文件的现象,所以所有文件的处理必须通过唯一的实例来进行.3.一些设备管理器常常设计为单例模式,比如一个电脑有两台打印机,在输出的时候就要处理不能两台打印机打印同一个文件. 2.工厂模式 应用实例:1.你需要一辆汽车,你可以直接从工厂里面提货,而不用去管这辆汽车是怎么做出来的,以及这个汽车里面的具体实现 2.Hibernate换数据库只需换方言和驱动

Java学习-012-文件删除实例及源代码

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Java学习-011-创建文件实例及源代码

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libgdx学习记录11——平铺地图TiledMap

地图对于游戏场景十分重要,很多游戏都需要对地图进行编辑,可使用TileMap进行编辑并生成对应的tmx格式地图文件. 编辑好后,可通过TmxMapLoader来读取地图文件.可通过一个正交相机OthographicCamera和正交地图渲染器OrthogonalTiledMapRenderer来进行显示. 实例如下: 1 package com.fxb.newtest; 2 3 import com.badlogic.gdx.ApplicationAdapter; 4 import com.ba

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