顔認識技術の概要

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特定のテーマ「顔認識処理」ソリューション
顔検出技術
  • 一、キー検出
  • 二、顔検出アルゴリズム
  • 1.MTCNN
  • 2.FaceNet

  • 三、主流モデルの発展傾向
  • 四、顔揃え(顔直し)
  • 四、生体検出
  • 五、顔比較(顔認識)
    • 一、キー検出
    例:landmark Facial Landmark HyperLandmark
    二、顔検出アルゴリズム
    1.MTCNN
    コードは次のとおりです(例).
    import numpy as np

    2.FaceNet
    コードは次のとおりです(例).
    data = pd.read_csv(

    三、主流モデルの発展傾向
    ヒント:ここで文章をまとめます:ArcFace CosFace LibFace RetinaFacehttps://www.face-rec.org/algorithms/
    四、顔の位置合わせ(顔の修正)
    主なモデル:ASM CLM SDM LBF ERT CFAN
    四、生体検査
    主なモデル:FAS-SGTD CDCN STPM RSGB STPM
    五、顔の比較(顔認識)
    メインモデル:DocFace
    【データ構造とアルゴリズム】十五二叉木遍歴Depth-First-Search深さ優先
    アルゴリズム問題の思い