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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小米10Pro人臉識別,為什么捂著臉戴著口罩也能解鎖?

小米10Pro人臉識別,為什么捂著臉戴著口罩也能解鎖?首先,2D人臉?biāo)惴ㄊ切∶自趇phonex發(fā)布之前推出的,雖然2D的安全性有點差,但很早就被用來解鎖手機了。第二,人臉?biāo)惴ㄍㄟ^人工智能檢測人臉結(jié)構(gòu),

小米10Pro人臉識別,為什么捂著臉戴著口罩也能解鎖?

首先,2D人臉?biāo)惴ㄊ切∶自趇phonex發(fā)布之前推出的,雖然2D的安全性有點差,但很早就被用來解鎖手機了。

第二,人臉?biāo)惴ㄍㄟ^人工智能檢測人臉結(jié)構(gòu),然后進行檢查和解鎖。臉部解鎖主要依靠臉部的四個點,即兩只眼睛、一個鼻子和一張嘴,中心點是眼睛。事實上,你應(yīng)該知道你不能閉著眼睛打開手機。也就是說,當(dāng)你遮蓋臉部除眼睛以外的其他部位時,你可以閉上眼睛解鎖手機,經(jīng)過對移動AI算法的深入學(xué)習(xí)和分析,你也可以被識別。

第三,3D人臉識別比2D人臉識別更安全。因為二維人臉識別是平面識別,有時甚至連照片都可以用來解鎖手機。因此,二維人臉識別只用于解鎖手機,不用于支付。三維人臉識別需要手機產(chǎn)生三維結(jié)構(gòu)光,然后識別出人臉的三維輪廓。這個輪廓可以說是獨一無二的,因為這種安全性非常高,但并不意味著它是絕對安全的。一些具有高度相似性的純合子還可以解鎖對方的手機。

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定?

從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù),手動確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù),例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中的信道數(shù)。常用的是128 256 512,需要根據(jù)具體任務(wù)來確定。

另外,最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動搜索結(jié)構(gòu)非常流行。最著名的是Google的nasnet,它使用一些啟發(fā)式遍歷來尋找特定數(shù)據(jù)集的最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

使用函數(shù)cvfilter2d。該函數(shù)的原型是:(const cvarr*SRC,cvarr*DST,const cvmat*kernel,cvpoint anchor=cvpoint(-1,-1))SRC:input image DST:output image。內(nèi)核:卷積核,單通道浮點矩陣。如果要將不同的核心應(yīng)用到不同的通道,首先使用cvsplit函數(shù)將圖像分解為一個顏色通道,然后分別進行處理。錨定:內(nèi)核的錨定點表示過濾點在內(nèi)核中的位置。它應(yīng)該在內(nèi)核里。默認值(-1,-1)表示錨點位于核心的中心。函數(shù)cvfilter2d線性過濾圖像并支持就地操作。當(dāng)核運算部分超過輸入圖像時,該函數(shù)從最近鄰圖像的內(nèi)部像素插值邊界外的像素。

怎么在c 的平臺下用opencv做一個對圖像的卷積?

我們必須仔細考慮。我擔(dān)心,如果蘋果利用你的面子得到幾億的貸款,你會很痛苦。所以我們不能用蘋果,只能用華為。如果我們熱愛我們的國家,我們就必須使用華為。華為給我增加了智慧

我們經(jīng)常看到的卷積濾波器圖是這樣的:

這實際上是對卷積濾波器的展平或展平。例如,上圖中的粉紅色卷積濾波器是3x3x3,即長3,寬3,深3。然而,在圖中,它是在兩個維度中繪制的-深度被省略。

.由于卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,所以原理圖中沒有繪制深度。如果同時繪制深度,效果如下:

(圖片來源:mlnotebook)

如上所述,卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,即3。

順便說一下,輸入圖像深度是3,因為輸入圖像是彩色圖像,深度是3,分別是R、G和b值。

(圖片來源:mlnotebook)

總之,卷積濾波器的深度應(yīng)該與輸入數(shù)據(jù)的深度一致。