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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 現(xiàn)在的手機都是用人臉識別,能不能識別寵物的臉呢?

現(xiàn)在的手機都是用人臉識別,能不能識別寵物的臉呢?不,生物光譜是不同的在許多情況下,性能不是瓶頸。大約80%的應用程序不需要高性能。為什么Python效率這么低,還這么火?人工智能是一個大概念,具體落地

現(xiàn)在的手機都是用人臉識別,能不能識別寵物的臉呢?

不,生物光譜是不同的

在許多情況下,性能不是瓶頸。大約80%的應用程序不需要高性能。

為什么Python效率這么低,還這么火?

人工智能是一個大概念,具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學習和深度學習框架,這些框架大多是基于Python開發(fā)的,所以為了進一步人工智能項目的開發(fā),Python語言的學習也是很有必要的

人工智能和python是什么關系?

至少有兩種解決方案。第一個是做一個人臉設計應用系統(tǒng),它傾向于實現(xiàn)整個設計的內(nèi)容;第二個是重點研究具體的識別模型算法。具體來說:

這種方案可以把竣工設計看作是一種工程實踐竣工設計。內(nèi)容涉及整個系統(tǒng)的設計,如BS架構或CS架構,如何采集人臉數(shù)據(jù),搭建識別終端設備,后端服務器,數(shù)據(jù)庫設計,硬件拓撲和數(shù)據(jù)流設計等,具體的人臉識別模型訓練和算法實現(xiàn),可以使用開源程序,opencv、keras等Python庫都有開源的算法,可以用來滿足一般的需要,本文只介紹了算法的原理,不能重點對整個算法進行優(yōu)化。

該方案側(cè)重于具體的模型和算法實現(xiàn)。我們需要通過對現(xiàn)有算法的優(yōu)化,提出一種精度更高、模型訓練速度更快或樣本量更小的算法。作為論文,必須給出具體的優(yōu)化指標。例如,我們可以研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的單樣本模型算法,以提高人臉識別的可靠性和準確性。當然,這些模型在Python或keras中有一些開源資源,建議使用OPENFACE,并實現(xiàn)了使用Python keras的情況。GitHub地址是:https://github.com/iwantooxoxox/Keras-OpenFace