一、前言

本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第一节《完整项目运行演示》,本章内容系统介绍:人脸系统核心功能的运行演示。

本内容已经录制成视频课程,详见51CTO学院

整个《人脸识别完整项目实战》系统架构结构如下图所示:

项目概述篇:系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计;

环境部署篇:提供C++和Python两种编程语言的版本,系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置;

程序设计篇:从实时视频采集开始,涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出;

模型训练篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程,让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识;

算法原理篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制,让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联;

学习框架篇:系统介绍主流深度学习框架,重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍,通过dlib深度学习实战案例1和dlib深度学习实战案例2,两个完整的案例,让大家对dlib的深度学习框架有一个直观的认识;

二、正文

(1)数据样本标注

(2)算法模型训练

(3)程序开发设计

3.1 实时视频采集程序设计

3.2 实时人脸检测程序设计

3.3 实时人脸特征标定程序设计

3.4 实时人脸对齐程序设计

3.5 人脸比对程序设计

3.5 活体检测之眨眼识别程序设计

3.6 活体检测值张嘴识别程序设计

三、未完待续

本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第2章《完整项目案例演示》,全文共53个章节,持续更新,敬请关注。人脸识别技术交流QQ群:859860225