人臉識別之face_recognition:(三)face_recognition在樹莓派上的提速

阿新 • • 發佈：2018-12-15

在前面說過，樹莓派上使用face_recognition是十分慢的，這裡講解一下作者自己的提速方法：

face_recognition在不同機器上識別時間對比

可能是因為我在樹莓派上使用了多執行緒，opencv等原因樹莓派上識別時間比較久，後來關閉了多執行緒識別時間平均為13，但是可見樹莓派上識別任然是十分緩慢的。

裝置	使用語言	識別時間
臺式ubuntu16.04	python	0.5s
樹莓派	python	23

原因分析

在前面我有整理過face_recognition的資料，上面有介紹識別的過程。這裡主要分析軟體上的原因，不考慮硬體。
face_recognition的識別過程和時間分析如下(本測試全在樹莓派上進行):

識別步驟	作用	使用函式	花費時間	備註
1	讀入圖片	load_image_file	0.02S
2	尋找人臉	batch_face_locations	8s	使用hog
3	提取特徵	face_encodings	6s
4	面部比較	compare_faces	0.05	比對了15張人臉特徵

可以看出時間主要花費在【尋找人臉】和【提取特徵】這兩步，所以解決方案從裡面開始入手。

提速方案

這裡只提出了一部分結局方案，其他的方案正在研究中，以後有其他的解決方案作者新增到這裡。

更換【尋找人臉】方法
這裡使用的HOG方法，這是face_recognitinon 裡面自帶的，雖然識別比較準確，但是速度相對較慢。所以這裡替換成opencv自帶的的HARR尋找人臉模型。
待續。。。

人臉識別之face_recognition:(三)face_recognition在樹莓派上的提速

在前面說過，樹莓派上使用face_recognition是十分慢的，這裡講解一下作者自己的提速方法： face_recognition在不同機器上識別時間對比可能是因為我在樹莓派上使用了多執行緒，opencv等原因樹莓派上識別時間比較久，後來關閉了多執行緒識別

人臉識別之人臉對齊（三）--AAM演算法原文： http://blog.csdn.net/colourfulcloud/article/details/9774017 AAM(Active Appear

原文： http://blog.csdn.net/colourfulcloud/article/details/9774017 AAM(Active Appearance Model)主動外觀模型主要分為兩個階段，模型建立階段和模型匹配階段。其中模型建立階段包括了對訓練樣本分別建立形狀模型(

人臉識別之人臉檢測（三）--Haar特徵原理及實現

本文主要由於OpenCV的haartraining程式，對haar特徵的補充及程式碼註釋。 Haar特徵的原理是什麼？ Haar特徵分為三類：邊緣特徵、線性特徵、中心特徵和對角線特徵，組合成特徵模板。特徵模板內有白色和黑色兩種矩形，並定義該模板的特徵值為白色矩形畫

在樹莓派上實現face++人臉識別

概述目前市場上的人臉識別技術已經相對成熟，並且已經廣泛的應用於門禁，考勤，美顏軟體等方面。但是對於開發者來說自己開發高效準確的演算法並不是一件容易的事情，因此很多公司提供了良好的API介面來讓開發者能夠將精力集中在軟體的拓展功能實現上。Face++是北京曠視科技有限公

人臉識別之表情識別（五）--MBP+CNN

轉自：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/80482048 EmotiW 2015 LBP特徵輸入到CNN模型中，並經過特殊對映，得到高於基線15%的效能提升。作者採用了： 4個cnn模型VGG S,VGG M-2

人臉識別之人臉對齊（九）--SDM演算法

轉自：http://blog.csdn.net/huneng1991/article/details/51901912 http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/53520847 略刪改。 SDM(Supervis

人臉識別之人臉對齊（八）--LBF演算法

整體來看，其實，ESR是基礎版本的形狀迴歸，ERT將回歸樹修改為GBDT，由原始的直接回歸形狀，改進為迴歸形狀殘差，而LBF，是加速特徵提取，由原來的畫素差分特徵池，改為隨機選擇點。轉自：http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/de

人臉識別之人臉對齊（七）--JDA演算法

其實，這裡JDA之前在人臉檢測中解釋過，這裡再轉一篇的目的在於，此文更貼近論文，同時，JDA本來包含人臉檢測和人臉對齊，作為一個整體訓練和測試的。轉自：http://blog.csdn.net/shixiangyun2/article/details/50809078 第一節： &nb

人臉識別之人臉對齊（六）--ERT演算法

1.概述文章名稱：One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 文章來源：2014CVPR 文章作者：Vahid Kazemi ，Josephine Sullivan 簡要介紹：One Milliseco

人臉識別之人臉對齊（五）--ESR演算法

轉自：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52573024 原文：http://www.thinkface.cn/thread-2911-1-2.html 原文翻譯我看的好蛋疼，完全機器翻譯。甚至懷疑作者是否有通讀過一次

人臉識別之人臉對齊（四）--CLM演算法及概率圖模型改進

原文： http://blog.csdn.net/marvin521/article/details/11489453 04、概率圖模型應用例項最近一篇文章《Deform

百度Aip人臉識別之python程式碼

用python來做人臉識別程式碼量少思路清晰，在使用之前我們需要在我們的配置的編譯器中通過pip install baidu-aip 即可 from aip import AipFace 就可以開始使用api了我們第一

CV之FC：人臉識別之判斷相似度極高的國內外明星根據人工智慧演算法(AP雲)預測判別是否為同一個人

CV之FC：人臉識別之判斷相似度極高的國內外明星根據人工智慧演算法(AP雲)預測判別是否為同一個人根據美國人口調查局的估計，截至到2013年1月4日，全世界有70.57億人。美國人口調查局的資料顯示全球人口在2012年3月12日突破70億；而聯合國人

家庭監控系統實現（三） -- 樹莓派nginx部署及rtmp伺服器搭建

本篇主要記錄一下本地實時視訊流的推送。關於這部分功能，最初的想法是在樹莓派端建立UDP伺服器，將由攝像頭採集到的視訊流廣播出去，但是Android端沒有找到播放UDP裸流的方式。VLC播放器可以設定UDP伺服器地址進行播放，但是效果如何沒有驗證，具體效果如何有時間可以

raspberrypi之沒有顯示器玩樹莓派

今天樹莓派到貨了，裡面啥都沒有，顯示器和別的外設，這簡直就是坑啊！事已至此，想想別的辦法吧！首先是製作可啟動的SD卡：從http://www.raspberrypi.org/downloads/這裡下載，認準下面這個圖示！

在樹莓派上建立一個最簡單手寫體識別系統（二）

首先得先把opencv安裝上。在PC上我使用的是anaconda，直接輸入： conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 測試程式碼： import cv2

樹莓派上的tensorflow視訊識別+遠端視訊流傳輸

1.下載models：第一步：git clone https://github.com/tensorflow/models.git models-master 這篇文章配置一定要注意一定不要把models-master資料夾cp至/usr/local/lib中去，直接在~/

人臉識別之人臉識別技術綜述

1　人臉識別技術概述近年來，隨著計算機技術的迅速發展，人臉自動識別技術得到廣泛研究與開發，人臉識別成為近30年裡模式識別和影象處理中最熱門的研究主題之一。人臉識別的目的是從人臉影象中抽取人的個性化特徵，並以此來識別人的身份。一個簡單的自動人臉識別系統，包括以下4個方

OpenCV實踐之路——人臉識別之二模型訓練

本文由@星沉閣冰不語出品，轉載請註明作者和出處。在之前的部落格人臉識別之一資料收集和預處理之中，已經下載了ORL人臉資料庫，並且為了識別自己的人臉寫了一個拍照程式自拍。之後對拍的照片進行人臉識別和提取，最後我們得到了一個包含自己的人臉照片的資料夾s41。在部落格的最後我們提到

人臉識別之人臉檢測（二）--人臉識別樣本製作及訓練測試

閒得沒事，折騰下opencv 人臉識別，從樣本製作到評估。 1.直接copy opencv裡的原始碼，建立工程，新增opencv庫，可以直接cmake原始碼，但我之所以自己建立工程，是想多學習，並且降低與原始碼框架的耦合度。這裡如果出現_imp__CreateToo

人臉識別之face_recognition:(三)face_recognition在樹莓派上的提速

face_recognition在不同機器上識別時間對比

原因分析

提速方案

相關推薦