人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别术。摄像机、摄像头采集人脸图像或看频流,自动检测、跟踪图像遭到脸部,做脸部相关技术处理,人脸检测、人脸要点检测、人脸验证等。《麻省理工科技评价》(MIT
Technology
Review),2017年全世界十特别突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your
Face)入围。

而如今之它们,身影模糊、步履匆忙,留下一个上扬了的、面目全非的空壳。看起,现在底故土水泥路修通了,很多户都盖了钢筋混泥土的新房,汽车吗跑在群,过年红包呢吃得够呛高了,亲戚朋友中财大气粗的呢多起来了,家里人都受你说正在当时片年烤烟、茶叶、农产品涨价,讲述在谁谁家又扭亏了多钱的从事,看在大伙都有钱了,购买力都大幅度提高了,一切都是美好的迈入了之楷模。

#image_size = images_placeholder.get_shape()[1] # For some reason
this doesn’t work for frozen graphs
image_size = args.image_size
embedding_size = embeddings.get_shape()[1]

越是重要之是,这无异差的社会变迁,不再是一个有的、短时期动荡那么粗略了。以往之搬迁,无非是“治乱“的轮回,不过是换个上,改朝换代,新瓶装旧酒。所谓的新年条,老日子,并无见面带来适应性问题。即便是那些有规范发生机遇流动的”星夜赶科考“者,他们所受的成形,也仅是外地异地,乡村都而已。人际方式、社会结构相当是免会见起极端可怜转移的,依旧是君君臣臣、父父子子。而及时同样浅,是社会结构的老大层次变化,是活方法的彻底改变。其涉及范围的广泛,波及程度的好,都是史无前例的。因而它们的影响也是整体性的。这个变化,在将近现代底炎黄益凶猛和飞跃,并且到如今尚多不竣工。由于其至今以以延续的冲击,让人感觉到中国总人口之乡愁作品若非常的几近,甚至发或是世界最为多。

欢迎推荐上海机上工作时,我之微信:qingxingfengzi

大年初一的桑梓

weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([2048, nlabels], mean=0.0,
stddev=0.01), name=’weights’)
biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[nlabels],
dtype=tf.float32), name=’biases’)
output = tf.add(tf.matmul(net, weights), biases, name=scope.name)
_activation_summary(output)
return output
def levi_hassner_bn(nlabels, images, pkeep, is_training):
batch_norm_params = {
“is_training”: is_training,
“trainable”: True,
# Decay for the moving averages.
“decay”: 0.9997,
# Epsilon to prevent 0s in variance.
“epsilon”: 0.001,
# Collection containing the moving mean and moving variance.
“variables_collections”: {
“beta”: None,
“gamma”: None,
“moving_mean”: [“moving_vars”],
“moving_variance”: [“moving_vars”],
}
}
weight_decay = 0.0005
weights_regularizer =
tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)
with tf.variable_scope(“LeviHassnerBN”, “LeviHassnerBN”, [images]) as
scope:
with tf.contrib.slim.arg_scope(
[convolution2d, fully_connected],
weights_regularizer=weights_regularizer,
biases_initializer=tf.constant_initializer(1.),
weights_initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.005),
trainable=True):
with tf.contrib.slim.arg_scope(
[convolution2d],
weights_initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.01),
normalizer_fn=batch_norm,
normalizer_params=batch_norm_params):
conv1 = convolution2d(images, 96, [7,7], [4, 4], padding=’VALID’,
biases_initializer=tf.constant_initializer(0.), scope=’conv1′)
pool1 = max_pool2d(conv1, 3, 2, padding=’VALID’, scope=’pool1′)
conv2 = convolution2d(pool1, 256, [5, 5], [1, 1], padding=’SAME’,
scope=’conv2′)
pool2 = max_pool2d(conv2, 3, 2, padding=’VALID’, scope=’pool2′)
conv3 = convolution2d(pool2, 384, [3, 3], [1, 1], padding=’SAME’,
biases_initializer=tf.constant_initializer(0.), scope=’conv3′)
pool3 = max_pool2d(conv3, 3, 2, padding=’VALID’, scope=’pool3′)
# can use tf.contrib.layer.flatten
flat = tf.reshape(pool3, [-1, 384*6*6], name=’reshape’)
full1 = fully_connected(flat, 512, scope=’full1′)
drop1 = tf.nn.dropout(full1, pkeep, name=’drop1′)
full2 = fully_connected(drop1, 512, scope=’full2′)
drop2 = tf.nn.dropout(full2, pkeep, name=’drop2′)
with tf.variable_scope(‘output’) as scope:

人类从,各种表达表达乡愁的诗、文章、小说、绘画创作、音乐作品怕是得用汗水牛充栋来描写了。可呈现即是同栽何等大与共通的人类情感啊!那她干吗这般的宽泛吗?一定是来某种源头及因的。这个源头我认为是搬迁。

口脸验证。分析两摆放人脸同一人可能大小。输入两摆设人脸,得到置信度分类、相应阈值,评估相似度。

正文首发于民众订阅号:《行书微刊》,​微信号:travelingbook,作者鲁宾孙行书微刊》主编,创业狗、青年并行家、独立纪录片导演,坚果旅游创始人,喜欢人文旅行,2014年创推出国内首个人文旅行品牌——北回归线旅行。再多精彩文章,请关注《行书微刊》公众号:

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from six.moves import xrange
from datetime import datetime
import time
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from data import distorted_inputs
from model import select_model
import json
import re
LAMBDA = 0.01
MOM = 0.9
tf.app.flags.DEFINE_string(‘pre_checkpoint_path’, ”,
“””If specified, restore this pretrained model “””
“””before beginning any training.”””)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘train_dir’,
‘/home/dpressel/dev/work/AgeGenderDeepLearning/Folds/tf/test_fold_is_0’,
‘Training directory’)
tf.app.flags.DEFINE_boolean(‘log_device_placement’, False,
“””Whether to log device placement.”””)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘num_preprocess_threads’, 4,
‘Number of preprocessing threads’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘optim’, ‘Momentum’,
‘Optimizer’)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘image_size’, 227,
‘Image size’)
tf.app.flags.DEFINE_float(‘eta’, 0.01,
‘Learning rate’)
tf.app.flags.DEFINE_float(‘pdrop’, 0.,
‘Dropout probability’)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘max_steps’, 40000,
‘Number of iterations’)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘steps_per_decay’, 10000,
‘Number of steps before learning rate decay’)
tf.app.flags.DEFINE_float(‘eta_decay_rate’, 0.1,
‘Learning rate decay’)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘epochs’, -1,
‘Number of epochs’)
tf.app.flags.DEFINE_integer(‘batch_size’, 128,
‘Batch size’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘checkpoint’, ‘checkpoint’,
‘Checkpoint name’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘model_type’, ‘default’,
‘Type of convnet’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘pre_model’,
”,#’./inception_v3.ckpt’,
‘checkpoint file’)
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
# Every 5k steps cut learning rate in half
def exponential_staircase_decay(at_step=10000, decay_rate=0.1):
print(‘decay [%f] every [%d] steps’ % (decay_rate, at_step))
def _decay(lr, global_step):
return tf.train.exponential_decay(lr, global_step,
at_step, decay_rate, staircase=True)
return _decay
def optimizer(optim, eta, loss_fn, at_step, decay_rate):
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
optz = optim
if optim == ‘Adadelta’:
optz = lambda lr: tf.train.AdadeltaOptimizer(lr, 0.95, 1e-6)
lr_decay_fn = None
elif optim == ‘Momentum’:
optz = lambda lr: tf.train.MomentumOptimizer(lr, MOM)
lr_decay_fn = exponential_staircase_decay(at_step, decay_rate)
return tf.contrib.layers.optimize_loss(loss_fn, global_step, eta,
optz, clip_gradients=4., learning_rate_decay_fn=lr_decay_fn)
def loss(logits, labels):
labels = tf.cast(labels, tf.int32)
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
logits=logits, labels=labels, name=’cross_entropy_per_example’)
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy,
name=’cross_entropy’)
tf.add_to_collection(‘losses’, cross_entropy_mean)
losses = tf.get_collection(‘losses’)
regularization_losses =
tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)
total_loss = cross_entropy_mean + LAMBDA *
sum(regularization_losses)
tf.summary.scalar(‘tl (raw)’, total_loss)
#total_loss = tf.add_n(losses + regularization_losses,
name=’total_loss’)
loss_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9, name=’avg’)
loss_averages_op = loss_averages.apply(losses + [total_loss])
for l in losses + [total_loss]:
tf.summary.scalar(l.op.name + ‘ (raw)’, l)
tf.summary.scalar(l.op.name, loss_averages.average(l))
with tf.control_dependencies([loss_averages_op]):
total_loss = tf.identity(total_loss)
return total_loss
def main(argv=None):
with tf.Graph().as_default():
model_fn = select_model(FLAGS.model_type)
# Open the metadata file and figure out nlabels, and size of epoch
#
打开元数据文件md.json,这个文件是于预先处理数据时变。找有nlabels、epoch大小
input_file = os.path.join(FLAGS.train_dir, ‘md.json’)
print(input_file)
with open(input_file, ‘r’) as f:
md = json.load(f)
images, labels, _ = distorted_inputs(FLAGS.train_dir,
FLAGS.batch_size, FLAGS.image_size, FLAGS.num_preprocess_threads)
logits = model_fn(md[‘nlabels’], images, 1-FLAGS.pdrop, True)
total_loss = loss(logits, labels)
train_op = optimizer(FLAGS.optim, FLAGS.eta, total_loss,
FLAGS.steps_per_decay, FLAGS.eta_decay_rate)
saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())
summary_op = tf.summary.merge_all()
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
log_device_placement=FLAGS.log_device_placement))
tf.global_variables_initializer().run(session=sess)
# This is total hackland, it only works to fine-tune iv3
# 本例可以输入预训练模型Inception V3,可用来微调 Inception V3
if FLAGS.pre_model:
inception_variables = tf.get_collection(
tf.GraphKeys.VARIABLES, scope=”InceptionV3″)
restorer = tf.train.Saver(inception_variables)
restorer.restore(sess, FLAGS.pre_model)
if FLAGS.pre_checkpoint_path:
if tf.gfile.Exists(FLAGS.pre_checkpoint_path) is True:
print(‘Trying to restore checkpoint from %s’ %
FLAGS.pre_checkpoint_path)
restorer = tf.train.Saver()
tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.pre_checkpoint_path)
print(‘%s: Pre-trained model restored from %s’ %
(datetime.now(), FLAGS.pre_checkpoint_path))
# 将ckpt文件存储于run-(pid)目录
run_dir = ‘%s/run-%d’ % (FLAGS.train_dir, os.getpid())
checkpoint_path = ‘%s/%s’ % (run_dir, FLAGS.checkpoint)
if tf.gfile.Exists(run_dir) is False:
print(‘Creating %s’ % run_dir)
tf.gfile.MakeDirs(run_dir)
tf.train.write_graph(sess.graph_def, run_dir, ‘model.pb’,
as_text=True)
tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
summary_writer = tf.summary.FileWriter(run_dir, sess.graph)
steps_per_train_epoch = int(md[‘train_counts’] /
FLAGS.batch_size)
num_steps = FLAGS.max_steps if FLAGS.epochs < 1 else FLAGS.epochs
* steps_per_train_epoch
print(‘Requested number of steps [%d]’ % num_steps)

现行,它毕竟是淤积到了一样种不写不可的境地了。你已经只有不歇她想只要喷洒而发出底私欲,似乎更未写,就设按压到将您平坏。

检测。python src/validate_on_lfw.py datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160
models
标准比较,采用facenet/data/pairs.txt,官方随机大成多少,匹配和未兼容配人名和图编号。

初的叫打破了,而初的从未有过起起来。关键是,没有丁失去立。于是农村变为了一个价虚无的荒地,人们开始短视、拜金,急功近利思想空前盛行,功利主义、实用主义弥漫。这样的村村落落当然不值得赞赏,曾经的倒退啊不值得缅怀。你不能够说既也大都。显然,以前不是这样的。

export PYTHONPATH=[…]/facenet/src

享有的这些,如果您切莫出去,不对比,你是勿会见产生觉得的。正使我辈小时候以无掌握为无见面想这些,所以具有无邪的高兴。如今咱们会盼这些,又亮堂了这些,会难过、会不好过。然而就丝毫不影响而对童年的记得。童年,依旧是喜气洋洋之,令人纪念的。

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from datetime import datetime
import time
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from data import distorted_inputs
import re
from tensorflow.contrib.layers import *
from tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3 import
inception_v3_base
TOWER_NAME = ‘tower’
def select_model(name):
if name.startswith(‘inception’):
print(‘selected (fine-tuning) inception model’)
return inception_v3
elif name == ‘bn’:
print(‘selected batch norm model’)
return levi_hassner_bn
print(‘selected default model’)
return levi_hassner
def get_checkpoint(checkpoint_path, requested_step=None,
basename=’checkpoint’):
if requested_step is not None:
model_checkpoint_path = ‘%s/%s-%s’ % (checkpoint_path, basename,
requested_step)
if os.path.exists(model_checkpoint_path) is None:
print(‘No checkpoint file found at [%s]’ % checkpoint_path)
exit(-1)
print(model_checkpoint_path)
print(model_checkpoint_path)
return model_checkpoint_path, requested_step
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_path)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
# Restore checkpoint as described in top of this program
print(ckpt.model_checkpoint_path)
global_step =
ckpt.model_checkpoint_path.split(‘/’)[-1].split(‘-‘)[-1]
return ckpt.model_checkpoint_path, global_step
else:
print(‘No checkpoint file found at [%s]’ % checkpoint_path)
exit(-1)
def _activation_summary(x):
tensor_name = re.sub(‘%s_[0-9]*/’ % TOWER_NAME, ”, x.op.name)
tf.summary.histogram(tensor_name + ‘/activations’, x)
tf.summary.scalar(tensor_name + ‘/sparsity’, tf.nn.zero_fraction(x))
def inception_v3(nlabels, images, pkeep, is_training):
batch_norm_params = {
“is_training”: is_training,
“trainable”: True,
# Decay for the moving averages.
“decay”: 0.9997,
# Epsilon to prevent 0s in variance.
“epsilon”: 0.001,
# Collection containing the moving mean and moving variance.
“variables_collections”: {
“beta”: None,
“gamma”: None,
“moving_mean”: [“moving_vars”],
“moving_variance”: [“moving_vars”],
}
}
weight_decay = 0.00004
stddev=0.1
weights_regularizer =
tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)
with tf.variable_scope(“InceptionV3”, “InceptionV3”, [images]) as
scope:
with tf.contrib.slim.arg_scope(
[tf.contrib.slim.conv2d, tf.contrib.slim.fully_connected],
weights_regularizer=weights_regularizer,
trainable=True):
with tf.contrib.slim.arg_scope(
[tf.contrib.slim.conv2d],
weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev),
activation_fn=tf.nn.relu,
normalizer_fn=batch_norm,
normalizer_params=batch_norm_params):
net, end_points = inception_v3_base(images, scope=scope)
with tf.variable_scope(“logits”):
shape = net.get_shape()
net = avg_pool2d(net, shape[1:3], padding=”VALID”, scope=”pool”)
net = tf.nn.dropout(net, pkeep, name=’droplast’)
net = flatten(net, scope=”flatten”)

这种心情实在成为同种规模化的众生情绪而常见渗透到社会各个一个阶层身上,应该是在进工业时代以后。这个时期才是人情农业文明面临最好老碰撞的一时。就是于这个时代,发生了人类社会史及最为充分局面之总人口迁徙。大量之农业劳动者只要于紧缺日内变化吗工业生产者、商业从业者,以前他们直接熟悉的、已经永远传承了千百年的原始习惯、旧艺术转而原原本本给打破的,迎接他们之凡新在、新方式。这样的变动对人心理上及振奋及之冲击感,是明摆着的。尤其是不行时代之总人口。

checkpoint_path = ‘%s’ % (FLAGS.model_dir)
model_checkpoint_path, global_step =
get_checkpoint(checkpoint_path, requested_step, FLAGS.checkpoint)

自己毕竟以为,这有些还是受人发难过。

丁脸属性检测。人脸属性辩识、人脸情绪分析。https://www.betaface.com/wpa/
在线人脸识别测试。给出人年龄、是否有胡子、情绪(高兴、正常、生气、愤怒)、性别、是否带来眼镜、肤色。

鲁迅《故乡》插图,这该现代中国口知道得极度多的乡愁文章了

口脸检测。检测、定位图片人脸,返回高业饿呀丁脸框坐标。对人脸分析、处理的首先步。“滑动窗口”,选择图像矩形区域作滑动窗口,窗口中取特征对图像区域描述,根据特征描述判断窗口是否人脸。不断遍历需要观察窗口。

自家曾怀疑这种与具体差距巨大的发是免是一致种读书人小情所赋之哀伤(当然,我也未是文人~),后来自己意识,其实是自己内心觉得的社会前进,不克大概粗暴地定义为经济的增强跟质的改善。这不是对这些发展之否定,而是觉得它和外地方的向上非能够是一致种植为谁呢中心、先后与非此即彼的关系。我们当相信,这个社会可以出十分多种可能,而无展现得自然要是动不动就盖牺牲什么吧代价。有些东西,牺牲了,就不再会回了。

十折交叉验证(10-fold cross
validation),精度测试方法。数据集分成10客,轮流将内9份做训练集,1卖做测试保,10蹩脚结果都值作算法精度估计。一般需反复10亏本交叉验证求均值。

早想写这题目了,但从未悟出真写的时刻开始是此。这为是吃压的。我当计划着新春返家再累些心思,找点感觉,节后重新来描写。谁知道短命一个新春中间,已经为一些单博士之回乡笔记刷屏了,密集得吃自身顿感自己好像都远非重新写的必要了。我怕我要是说的语句,已于她们全说了;我有的感慨,他们也全发过了。而要假定写,却提不产生什么异常的来,实在是起无聊之从业。但计划好之转业,自己毕竟要想念写的,有些想说之言语,也是酌情了有些上了。

format_str = (‘%s: step %d, loss = %.3f (%.1f examples/sec; %.3f ‘
‘sec/batch)’)
print(format_str % (datetime.now(), step, loss_value,
examples_per_sec, sec_per_batch))
# Loss only actually evaluated every 100 steps?
if step % 100 == 0:
summary_str = sess.run(summary_op)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)

然以也也可见实在是生好多人数都起同一的想法跟感受。这些选择在这春节发文的博士,想必他们之表述愿念,也是蓄积了好老了。他们所描写的,肯定吗是衡量已久远之。在同一时间,竟生诸如此类多之总人口对同一个问题有相近的感触与见地,这充分说明,在今底中华,乡愁已经是同一种异常常见的社会心态了。甚至不说别的,单是圈几篇返乡文章以朋友围获得的关注度,就可见其的普遍性与时代性了。去年朝的某个城镇化会上,好像连管都从头取夫词了。

人脸识别应用,美图秀秀美颜应用、世纪佳缘查看地下配偶“面相”相似度,支付领域“刷脸支付”,安防领域“人脸鉴权”。Face++、商汤科技,提供人脸识别SDK。

本身想开了自己可怜哥家的侄儿,曾经聪明可爱,学习非常好,然而当一如既往片读书无用、先赚是着急的舆论氛围下,初中没毕业就早早的辍学结婚了,开了一个修理铺。也许现在很赚钱吧,但人数真正就活一个今为?他的之后,难道好为难设想为?就当那么一个条件,就以他止步现在底知识储备,在未来竞争中,个人的上扬与新一代的可能性,不是阳的吗?

if FLAGS.face_detection_model:
print(‘Using face detector (%s) %s’ % (FLAGS.face_detection_type,
FLAGS.face_detection_model))
face_detect = face_detection_model(FLAGS.face_detection_type,
FLAGS.face_detection_model)
face_files, rectangles = face_detect.run(FLAGS.filename)
print(face_files)
files += face_files
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
with tf.Session(config=config) as sess:
label_list = AGE_LIST if FLAGS.class_type == ‘age’ else
GENDER_LIST
nlabels = len(label_list)
print(‘Executing on %s’ % FLAGS.device_id)
model_fn = select_model(FLAGS.model_type)
with tf.device(FLAGS.device_id):

每当装有人之血汗中,故乡总是让咱们尽美好的设想,承载了全套我们具体中不可寻的温柔脉脉、田园牧歌。而当有同一龙,你归乡里,发现它们都无是你熟悉的眉宇,而且越来不熟识:你发觉很做你记忆图景的孩提本土已经不在,那些小时候的玩伴已经相继长大,再次见面互动间还是至于无语不过说经常;你发现家门不再是本乡本土,已然回不错过时,你当会感伤!

# Read the file containing the pairs used for testing
# 1. 读入之前的pairs.txt文件
# 读入后要[[‘Abel_Pacheco’,’1′,’4′]]
pairs = lfw.read_pairs(os.path.expanduser(args.lfw_pairs))
# Get the paths for the corresponding images
# 获取文件路径和是否配合关系对
paths, actual_issame =
lfw.get_paths(os.path.expanduser(args.lfw_dir), pairs,
args.lfw_file_ext)
# Load the model
# 2. 加载模型
facenet.load_model(args.model)

本人自然了不见面如许多并未起了农村在经历人同,以过客的眼光与见地美化农村生活,说这是田园牧歌,人民多人道,生活发生多美好与值得称道。我体会了中,知道其实它包含了稍稍无奈与苦涩!

多少预处理。脚本把数量处理成TFRecords格式。https://github.com/dpressel/rude-carnie/blob/master/preproc.py
。https://github.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning/tree/master/Folds文件夹,已经对训练集、测试集划分、标注。gender\_train.txt、gender\_val.txt
图片列表 Adience 数据集处理TFRecords文件。图片处理啊大小256×256
JPEG编码RGB图像。tf.python_io.TFRecordWriter写副TFRecords文件,输出文件output_file。

唐代诗人李白的《静夜思》应该是华夏极端出名的乡思诗了,妇孺皆知

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from datetime import datetime
import math
import time
from data import inputs
import numpy as np
import tensorflow as tf
from model import select_model, get_checkpoint
from utils import *
import os
import json
import csv
RESIZE_FINAL = 227
GENDER_LIST =[‘M’,’F’]
AGE_LIST = [‘(0, 2)’,'(4, 6)’,'(8, 12)’,'(15, 20)’,'(25, 32)’,'(38,
43)’,'(48, 53)’,'(60, 100)’]
MAX_BATCH_SZ = 128
tf.app.flags.DEFINE_string(‘model_dir’, ”,
‘Model directory (where training data lives)’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘class_type’, ‘age’,
‘Classification type (age|gender)’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘device_id’, ‘/cpu:0’,
‘What processing unit to execute inference on’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘filename’, ”,
‘File (Image) or File list (Text/No header TSV) to process’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘target’, ”,
‘CSV file containing the filename processed along with best guess and
score’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘checkpoint’, ‘checkpoint’,
‘Checkpoint basename’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘model_type’, ‘default’,
‘Type of convnet’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘requested_step’, ”, ‘Within the model
directory, a requested step to restore e.g., 9000’)
tf.app.flags.DEFINE_boolean(‘single_look’, False, ‘single look at the
image or multiple crops’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘face_detection_model’, ”, ‘Do frontal
face detection with model specified’)
tf.app.flags.DEFINE_string(‘face_detection_type’, ‘cascade’, ‘Face
detection model type (yolo_tiny|cascade)’)
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
def one_of(fname, types):
return any([fname.endswith(‘.’ + ty) for ty in types])
def resolve_file(fname):
if os.path.exists(fname): return fname
for suffix in (‘.jpg’, ‘.png’, ‘.JPG’, ‘.PNG’, ‘.jpeg’):
cand = fname + suffix
if os.path.exists(cand):
return cand
return None
def classify_many_single_crop(sess, label_list, softmax_output,
coder, images, image_files, writer):
try:
num_batches = math.ceil(len(image_files) / MAX_BATCH_SZ)
pg = ProgressBar(num_batches)
for j in range(num_batches):
start_offset = j * MAX_BATCH_SZ
end_offset = min((j + 1) * MAX_BATCH_SZ, len(image_files))

马上是一样栽对过往历史之吹嘘,或者是受情感影响使针对性既往和实际的落后的粉饰,以及针对性发展的抵制吗?就我而言,不是的。我之乡愁不是均等种植同等赶回就是犯愁,一离开就想。我眷恋,我们所谓的乡愁,也不用指是意思。乡愁就是是一律栽才的对来往的感怀,发展了而想,没变化而感伤,所以才来发愁。当然还有同更,就是思乡。如今大家最忧的是,现代人、特别是以后的丁(后现代的人~),似乎要凭乡可思。

return [row[0] for row in reader]
def main(argv=None): # pylint: disable=unused-argument
files = []

小时候回家的必经之路

weights = tf.Variable(tf.random_normal([512, nlabels], mean=0.0,
stddev=0.01), name=’weights’)
biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[nlabels],
dtype=tf.float32), name=’biases’)
output = tf.add(tf.matmul(drop2, weights), biases, name=scope.name)
return output
def levi_hassner(nlabels, images, pkeep, is_training):
weight_decay = 0.0005
weights_regularizer =
tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)
with tf.variable_scope(“LeviHassner”, “LeviHassner”, [images]) as
scope:
with tf.contrib.slim.arg_scope(
[convolution2d, fully_connected],
weights_regularizer=weights_regularizer,
biases_initializer=tf.constant_initializer(1.),
weights_initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.005),
trainable=True):
with tf.contrib.slim.arg_scope(
[convolution2d],
weights_initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.01)):
conv1 = convolution2d(images, 96, [7,7], [4, 4], padding=’VALID’,
biases_initializer=tf.constant_initializer(0.), scope=’conv1′)
pool1 = max_pool2d(conv1, 3, 2, padding=’VALID’, scope=’pool1′)
norm1 = tf.nn.local_response_normalization(pool1, 5, alpha=0.0001,
beta=0.75, name=’norm1′)
conv2 = convolution2d(norm1, 256, [5, 5], [1, 1], padding=’SAME’,
scope=’conv2′)
pool2 = max_pool2d(conv2, 3, 2, padding=’VALID’, scope=’pool2′)
norm2 = tf.nn.local_response_normalization(pool2, 5, alpha=0.0001,
beta=0.75, name=’norm2′)
conv3 = convolution2d(norm2, 384, [3, 3], [1, 1],
biases_initializer=tf.constant_initializer(0.), padding=’SAME’,
scope=’conv3′)
pool3 = max_pool2d(conv3, 3, 2, padding=’VALID’, scope=’pool3′)
flat = tf.reshape(pool3, [-1, 384*6*6], name=’reshape’)
full1 = fully_connected(flat, 512, scope=’full1′)
drop1 = tf.nn.dropout(full1, pkeep, name=’drop1′)
full2 = fully_connected(drop1, 512, scope=’full2′)
drop2 = tf.nn.dropout(full2, pkeep, name=’drop2′)
with tf.variable_scope(‘output’) as scope:

自思念,如果不是刻意抵制,念旧应该是整人类还见面时有发生大面积情感吧。这不显现得就是对准过去底美化和片面肯定,以及由具体的不如意导致,也非可知经过得出就是匪甘于拥抱未来、迎接未来之定论。人非草木,孰能任情啊!童年之时总是美好的,哪怕它满载着饿、贫困,但那是每个人终身中尽无邪的一世,因而那无异段子的成长为化为每个人终身中不过铭心刻骨的记得。那同样段子时的具备东西:对你好之人头、儿时玩伴、养过的动物、玩了之玩意儿,都见面不时被你缅怀,更何况是生产而的乡!

def parse_arguments(argv):
parser = argparse.ArgumentParser()

这些难道不值得肯定为?村庄的升华、生活之改进不亏一个针对家乡来情的食指应当看的呢?这个问题时给自己感到矛盾,感到像是这么,而又力不从心说服自己心头中之忧愁。

Adience
数据集。http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html\#agegender
。26580摆图纸,2284好像,年龄限制8独区段(0~2、4~6、8~13、15~20、25~32、38~43、48~53、60~),含有噪声、姿势、光照变化。aligned
# 经过剪裁对一起多少,faces #
原始数据。fold_0_data.txt至fold_4_data.txt
全部数目符号。fold_frontal_0_data.txt至fold_frontal_4_data.txt
仅用接近正面态度面部标记。数据结构 user_id
用户Flickr帐户ID、original_image 图片文件称、face_id
人标识符、age、gender、x、y、dx、dy 人脸边框、tilt_ang
切斜角度、fiducial_yaw_angle 基准偏移角度、fiducial_score
基准分数。https://www.flickr.com/

小时候底侄儿

if __name__ == ‘__main__’:
tf.app.run()

得说,乡愁是历史之,但它们的广泛及宽广是时之。我敢于相信,处在急剧的秋巨变中之口,乡愁感一定是太强之,感怀一定是极端多的。而人类历史及未曾啊一个时期的扭转有咱所处的这个时期这样的冲,所以,处在现代化浪潮中之生成人群,这种感受应该是最最引人注目的。有人说,这些所谓的乡愁感怀,其实还多是一样栽中产阶级的情感。但也惟有当我们这个时,才落地有多少巨大的中产阶级群体。所以,它依然是时代性的。

writer = None
output = None
if FLAGS.target:
print(‘Creating output file %s’ % FLAGS.target)
output = open(FLAGS.target, ‘w’)
writer = csv.writer(output)
writer.writerow((‘file’, ‘label’, ‘score’))
image_files = list(filter(lambda x: x is not None, [resolve_file(f)
for f in files]))
print(image_files)
if FLAGS.single_look:
classify_many_single_crop(sess, label_list, softmax_output, coder,
images, image_files, writer)
else:
for image_file in image_files:
classify_one_multi_crop(sess, label_list, softmax_output, coder,
images, image_file, writer)
if output is not None:
output.close()

自怀念,人类是要故乡的。我当这非常可能是人类的等同种先定的宿命。只有故乡能叫您同样种植情感归属,一种彻底一样的情丝,成为您努力的首支撑与振奋性格的原始源泉。一栽感情的养成,是得长久的年代的。跟人类漫长的农业文明史相比,从我们进工业文明开始至现行加以起来的史呢可是不久数百年。也许,进化并不一定意味着丢弃。我们花数千年所形成的情义财产与同之有关的精神财富,一旦没有了,又不知而重复花几单千年才会生相同美好的事物。或者,就未会见再次来。

with tf.variable_scope(‘output’) as scope:

今村(侧影)

# Run forward pass to calculate embeddings
# 3. 使用前望传播验证
print(‘Runnning forward pass on LFW images’)
batch_size = args.lfw_batch_size
nrof_images = len(paths)
nrof_batches = int(math.ceil(1.0*nrof_images / batch_size)) #
总共批次数
emb_array = np.zeros((nrof_images, embedding_size))
for i in range(nrof_batches):
start_index = i*batch_size
end_index = min((i+1)*batch_size, nrof_images)
paths_batch = paths[start_index:end_index]
images = facenet.load_data(paths_batch, False, False, image_size)
feed_dict = { images_placeholder:images,
phase_train_placeholder:False }
emb_array[start_index:end_index,:] = sess.run(embeddings,
feed_dict=feed_dict)

当,乡愁不是新鲜事,古已有之。新鲜的是它们赫然内转移得这样之大面积、普遍。

weights = tf.Variable(tf.random_normal([512, nlabels], mean=0.0,
stddev=0.01), name=’weights’)
biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[nlabels],
dtype=tf.float32), name=’biases’)
output = tf.add(tf.matmul(drop2, weights), biases, name=scope.name)
return output

骨子里,乡愁在古应当算一栽贵族情感

教练模型。https://github.com/dpressel/rude-carnie/blob/master/train.py

自本来不反对现代化。但自反对一种植会消磨人里记忆之现代化,或者说得再可怜一些就是,反人性的现代化。那些美好的东西,为什么样的目的吧不该牺牲它。我一直看,城市可生城的现代化,而农村,也应产生乡村的。我莫以为现代化的必须结果是不得不有同种知识,只能发出一个面向。现代化不是一元化,不是止的城市化要城镇化,它当是同样种植真正的多元化。农村不必消失,农村理当来属于自己之现代化方式,并在斯进程遭到起由特殊之知识,也无须完全废除过往。

for i in range(1, batch_sz):
output = output + batch_results[i]

审,现代化是亟需思想的。

nlabels = len(label_list)
if nlabels > 2:
output[best] = 0
second_best = np.argmax(output)
print(‘Guess @ 2 %s, prob = %.2f’ % (label_list[second_best],
output[second_best]))
if writer is not None:
writer.writerow((image_file, best_choice[0], ‘%.2f’ %
best_choice[1]))
except Exception as e:
print(e)
print(‘Failed to run image %s ‘ % image_file)
def list_images(srcfile):
with open(srcfile, ‘r’) as csvfile:
delim = ‘,’ if srcfile.endswith(‘.csv’) else ‘\t’
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=delim)
if srcfile.endswith(‘.csv’) or srcfile.endswith(‘.tsv’):
print(‘skipping header’)
_ = next(reader)

贺知章的《回乡偶书》绝对堪称中国乡愁古诗的佳作

if os.path.isfile(abspath) and any([abspath.endswith(‘.’ + ty) for ty
in (‘jpg’, ‘png’, ‘JPG’, ‘PNG’, ‘jpeg’)]):
print(abspath)
files.append(abspath)
else:
files.append(FLAGS.filename)
# If it happens to be a list file, read the list and clobber the
files
if any([FLAGS.filename.endswith(‘.’ + ty) for ty in (‘csv’, ‘tsv’,
‘txt’)]):
files = list_images(FLAGS.filename)

自己未曾扣留罢统计学报告,也会没有开了这点的研究。但感到起来,我们所读到的古诗词里边,抒发朋友送的、山河秀丽的数量达到是只要多过去国怀乡的。还有很关键一点之是,即便中间多底乡愁作品,我们啊要明在古时候那么是属“识字人”阶层的,也不怕是文人或者说士大夫阶层的。而在古,这个阶层占社会整体人口之百分比是勿强之。也就是说,那时的乡愁,并无可知被当是平等种植普遍的社会心态的。更多的全员,他们是勿享有流动的规范同力量的。他们之动迁,往往是相同种植迫不得己,而且多数客死途中,连他乡都不见得有,就再不用说还能当及“衣锦还乡、荣归故里“的时刻发挥一下思乡感怀了。

微软脸部图片识别性、年龄网站 http://how-old.net/
。图片识别年龄、性别。根据问题找图片。

放牛路,也是挑粮路

人数脸图像采集、检测。人脸图像采集,摄像头将丁脸图像采集下来,静态图像、动态图像、不同职位、不同表情。用户以采访设备拍报范围外,采集设置自动检索并录像。人脸检测属于目标检测(object
detection)。对要检测对象对象概率统计,得到需要检测对象特征,建立目标检测模型。用型匹配输入图像,输出匹配区域。人脸检测是人脸识别预处理,准确标定人脸在图像的职大小。人脸图像模式特点丰富,直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征、哈尔风味(Haar-like
feature)。人脸检测挑来有因此信息,用特色检测脸部。人脸检测算法,模板匹配模型、Adaboost模型,Adaboost模型速度。精度综合性能最好,训练慢、检测快,可高达视频流实时检测效果。

其的时代性不仅反映在扭转急剧、波及范围之广大及涉人群的基本上。还反映于,就连这种感情本身也于剧变中。处于变化着的君我若正才大生情感,想在悠闲的时光偶然感伤一下,而其几乎不深受丁坐喘息之机,又在飞速地走向毁灭。

output /= batch_sz
best = np.argmax(output) # 最可能性能分类
best_choice = (label_list[best], output[best])
print(‘Guess @ 1 %s, prob = %.2f’ % best_choice)

故乡

def main(args):
with tf.Graph().as_default():
with tf.Session() as sess:

盖放心不下再,整个春节里面,看到底持有返乡问题的东西,我都统统先保存不扣,以免被影响。这样非知底她们说了哟,我说自好之,肯定就是不可知算是还了。这年头,总觉得什么事都于人家抢在了前,也只能出之掩耳盗铃的下策了。当然我理解其实我们不见面重复,他们是博士,写的事物自然比自己只要厚学术得差不多。

性别、年龄识别。https://github.com/dpressel/rude-carnie 。

今昔之迈入庄公路

校命令

假设没有距离和迁移,所有人数犹安土重迁,保持正千百年来“生于斯、长于斯暨终老于斯”的习惯的话,是免会见生出镇愁这回事之。乡愁是同样种植情绪,一种眷恋故土的结。它多在回顾被有,让人怀念回不失之来回来去。它涵盖有针对性故乡的舍不得,是平种对土地的情义,一种植对生产自己水土的感恩情结。所谓一方水土养一方人,所以它们的基础是农业性的,但她的广阔却非是农业之结果。

Florian Schroff、Dmitry Kalenichenko、James Philbin论文《FaceNet: A
Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》
https://arxiv.org/abs/1503.03832
。https://github.com/davidsandberg/facenet/wiki/Validate-on-lfw 。

恐有人以比方说,这是平等栽小布尔乔亚式的怀旧情怀,无非是未克经受变化,不乐意接受现实。果真是这样呢,这只有是相同栽小资产阶级的消沉吗?我未认为是。或者说,是以怎么?

batch_image_files = image_files[start_offset:end_offset]
print(start_offset, end_offset, len(batch_image_files))
image_batch = make_multi_image_batch(batch_image_files, coder)
batch_results = sess.run(softmax_output,
feed_dict={images:image_batch.eval()})
batch_sz = batch_results.shape[0]
for i in range(batch_sz):
output_i = batch_results[i]
best_i = np.argmax(output_i)
best_choice = (label_list[best_i], output_i[best_i])
print(‘Guess @ 1 %s, prob = %.2f’ % best_choice)
if writer is not None:
f = batch_image_files[i]
writer.writerow((f, best_choice[0], ‘%.2f’ % best_choice[1]))
pg.update()
pg.done()
except Exception as e:
print(e)
print(‘Failed to run all images’)
def classify_one_multi_crop(sess, label_list, softmax_output,
coder, images, image_file, writer):
try:
print(‘Running file %s’ % image_file)
image_batch = make_multi_crop_batch(image_file, coder)
batch_results = sess.run(softmax_output,
feed_dict={images:image_batch.eval()})
output = batch_results[0]
batch_sz = batch_results.shape[0]

华夏先最为难受的乡愁诗恐怕要累就篇《十五起军征》了

预训练模型20170216-091149.zip
https://drive.google.com/file/d/0B5MzpY9kBtDVZ2RpVDYwWmxoSUk 。
训练集 MS-Celeb-1M数据集

MS-Celeb-1M: Challenge of Recognizing One Million Celebrities in the Real World


。微软人脸识别数据库,名人榜选择面前100万球星,搜索引擎采集每个名人100摆设人脸图片。预训练模型准确率0.993+-0.004。

图片 1图片 2

LFW(Labeled Faces in the Wild
Home)数据集。http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
。美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理。13233摆图,5749丁。4096丁独自发一样摆放图纸,1680人数大多被同布置。每张图片尺寸250×250。人脸图片以每个人物名文件夹下。

咱俩了解,传统的农业社会是一个布局稳定性的社会。生活在农业社会中之人口,他们的参天追求就是安静,他们是极讨厌变化之。除非天灾、战乱或者瘟疫,不然人们是免乐意离开他们的故园的。当然,也毕竟起去的时刻,所以也才会在挺早的时光就是产生华之诗人写来“十五打军征,八十开得由”这样的文章,以及“少小离家老大回,乡音不改鬓毛衰”这样的幽怨。但于当场它还无可知算得普遍的,至少没有外离愁别绪那么大。

口脸图像特征提取。人脸图像信息数字化,人脸图像转变为同差数字(特征向量)。如,眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下附上位置,特征点间欧氏距离、曲率、角度提取出特色分量,相关特征连接成长特征向量。

俺们曾掌握,人无是一致种植就满足于在意义上的小康的动物。但要只是是一个物质财富和经济在之厚实,跟这同时生多不胜分别呢?这也无是人类来世间的目的吧。生命的意义不在此,人无是一样种植经济动物,哪里的总人口还该享受完美的上进。在生命的过程中,每一刻且不足重来。所以,我不认为好为先后来遮掩一些每当开便活该考虑的实。

# Get input and output tensors
# 获取输入输出张量
images_placeholder =
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(“input:0”)
embeddings =
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(“embeddings:0”)
phase_train_placeholder =
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(“phase_train:0”)

即周似乎是不行遏止的。这本无所谓好,也无所谓坏。不过好预见的凡,从此我们文明面临众多状乡愁的文学作品、绘画作品、音乐作品,怕是双重为难引起后辈们的共鸣了。无论再怎么不文艺,再怎么内心里一百周的对抗所谓的小资情感,如果现代化最终的结果是混了有着人类就有的田园牧歌的诗意,怕也未必是啊好事。

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
import argparse
import facenet
import lfw
import os
import sys
import math
from sklearn import metrics
from scipy.optimize import brentq
from scipy import interpolate

可可怕的凡,按照我们现上扬,再过几十年,也许是二十年,也许是三十年,反正不见面好漫长,到我们今后的下一代人,恐怕再也不会知道故乡是呀东西,不能够体会乡愁是啊感觉了。他们恐怕以不再来乡土。或者说其实不用到下一致替,我们立刻时期当中很多从小在都中长大的丁,应该就是曾力不从心体会这种情感了。

requested_step = FLAGS.requested_step if FLAGS.requested_step else
None

图片 3

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, model_checkpoint_path)

起于十八世纪的欧洲工业革命,引起大量的小村人涌入城市

parser.add_argument(‘lfw_dir’, type=str,
help=’Path to the data directory containing aligned LFW face
patches.’)
parser.add_argument(‘–lfw_batch_size’, type=int,
help=’Number of images to process in a batch in the LFW test set.’,
default=100)
parser.add_argument(‘model’, type=str,
help=’Could be either a directory containing the meta_file and
ckpt_file or a model protobuf (.pb) file’)
parser.add_argument(‘–image_size’, type=int,
help=’Image size (height, width) in pixels.’, default=160)
parser.add_argument(‘–lfw_pairs’, type=str,
help=’The file containing the pairs to use for validation.’,
default=’data/pairs.txt’)
parser.add_argument(‘–lfw_file_ext’, type=str,
help=’The file extension for the LFW dataset.’, default=’png’,
choices=[‘jpg’, ‘png’])
parser.add_argument(‘–lfw_nrof_folds’, type=int,
help=’Number of folds to use for cross validation. Mainly used for
testing.’, default=10)
return parser.parse_args(argv)
if __name__ == ‘__main__’:
main(parse_arguments(sys.argv[1:]))

尽源于变。除了高速的、大规模的人口迁移与活方式的颠覆性变化,乡愁的发实际还有一个文学性前提——那就是:一、故乡要是值得怀念之,让人纪念的;二、故乡和自己现在的到处要是别巨大的,让丁纪念的。而以急地变年代,这种差距的变化刚刚呈现出来,人们还来不及说再见,那个叫人依依不舍的乡也一度走远。人世间极悲哀的从业莫过于此了咔嚓。

softmax_output = tf.nn.softmax(logits)
coder = ImageCoder()
# Support a batch mode if no face detection model
if len(files) == 0:
if (os.path.isdir(FLAGS.filename)):
for relpath in os.listdir(FLAGS.filename):
abspath = os.path.join(FLAGS.filename, relpath)

然而自我啊必然不是因这个即完美拥抱都会生活,并完全自然她本之“发展“和转移的一样族。我当,它应当发重多之可能。我欲的里,也不是要她一定要是保持童年底法。我盼望它们发展、它生成,如果她本是自期待的容貌,我仍然会开心接受,身在外边,依然会时时思念。

人脸识别分类。

图片 4

人脸识别优势,非强制性(采集方式不易于受发现,被认识别人脸图像而积极获取)、非接触性(用户不需要跟设施接触)、并发性(可又多人脸检测、跟踪、识别)。深度上前,人脸识别两步骤:高维人工特征提取、降维。传统人脸识别技术基于可见光图像。深度上+大数量(海量有标注人脸数据)为人脸识别领域主流技术途径。神经网络人脸识别技术,大量样书图像训练识别模型,无需人工选取特征,样本训练过程自行学习,识别准确率可以达成99%。

举目所见的是发展,但前之诞生地也深受自家感觉到越是陌生。时常有回家之清早或傍晚,我在村子踱步,看在同座栋由土房变成洋房的家,会莫名无端地感觉凋敝、衰败和疮痍。完全没有先的亲切、温馨,我不怎么惆怅。

人脸识别技术流程。

君看看那些都可爱之人数,如今不再发生生机,而是沉迷于赌博、喝酒;你相村现在的新春佳节,不再热闹,不再出会、游戏、仪式,连砍年松和糊春联都开始转换得例行公事,整个村虽在除夕夜犹是平等片死寂和板;你相节日期间,人们除了喝酒就是麻将、赌博,言谈之间尽是金、暴富。你免能够说立刻一切与片面之盖经济前行吗主干的当局见解没关系,你呢未可知说现代化就必定会这样,必须使这么,说这些下会变动之。但实际的他们,还有等到改变之下吧?

for N in {1..4}; do python src/align/align_dataset_mtcnn.py
~/datasets/lfw/raw ~/datasets/lfw/lfw_mtcnnpy_160 –image_size 160
–margin 32 –random_order –gpu_memory_fraction 0.25 & done

还是要以那些出现在改造开放初期稀少得所剩无几草根企业家来励志?

for step in xrange(num_steps):
start_time = time.time()
_, loss_value = sess.run([train_op, total_loss])
duration = time.time() – start_time
assert not np.isnan(loss_value), ‘Model diverged with loss = NaN’
# 每10步记录同一坏摘要文件,保存一个检查点文件
if step % 10 == 0:
num_examples_per_step = FLAGS.batch_size
examples_per_sec = num_examples_per_step / duration
sec_per_batch = float(duration)

自家大约几年前就是开始来本土不再的感慨,每一样不善回家,离开的早晚总是顶着满满的苦涩与殷殷。最早的时,是辛酸于她的迟滞、闭塞、落后,高中、大学,多少年回来还是十分样子。房子没有转变、生活没有变动,家里的房日渐破,收入总不见提高,日子还是一如既往的到底,没钱修房子,没钱看病,父母日渐衰老,多病的人年复一年,越来越差。村子道路还坎坷泥泞,山坡一个一个的砍光,卫生还是不语,村里传来传去的吵架是非,还是那些。进步了没有,改善的企盼还看不到。这里头之忧虑,包含有同等种对前进之期盼。

丁脸图像匹配、识别。提取人脸图像特点数据及数据库存储人脸特征模板搜索匹配,根据相似程度对地位信息进行判断,设定阈值,相似度越过阈值,输出匹配结果。确认,一对一(1:1)图像于,证明“你虽是若”,金融核实身份、信息安全领域。辨认,一针对几近(1:N)图像匹配,“N人中追寻你”,视频流,人倒上前识别范围就完了辨认,安防领域。

以公乡愁还不曾写尽之时光,记忆受到的怪故乡,已经没了。

人口脸图像预处理。基于人脸检测结果,处理图像,服务特征提取。系统得到人脸图像遭到各种标准限制、随机干扰,需缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几哪里校正、过滤、锐化等图像预处理。

现在的出生地

if step % 1000 == 0 or (step + 1) == num_steps:
saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step)
if __name__ == ‘__main__’:
tf.app.run()

自我实在先后数次发生了如描写家乡的动机,但一直下未失去笔,最后都只好作罢,不了了之。一方面,这样的稿子已多不可数,其所抒发的纪念、情绪啊基本一致,而好若也未尝什么大异常的怀想表达的,再多上同一首千首一律的平常之作,也不是本人怀念做的。另一方面,如果确写,就一定是只要说有些真正的语,表达真的情感,而这些情感,却清一色不是广的赞许和夸赞。更多之,是失望、叹息和无奈。而及时终将不是家乡人所笑见底。他们所预期的,一定是每次返他们都见面例行公事地游说一下的“多宣传家乡“、”要多说家乡的好,多传播正能量“。由于内心里始终放不产从小形成的道德情感,就是前辈常教育的乡情结、家乡情、人非能够忘却之类,这样的压力时让自己欲言又只。因为要是您勾勒了实话,他们是自然会视底。

images = tf.placeholder(tf.float32, [None, RESIZE_FINAL,
RESIZE_FINAL, 3])
logits = model_fn(nlabels, images, 1, False)
init = tf.global_variables_initializer()

现,以城进步吧骨干的现代化,造就的凡一个城市的那个郊区,让人口感觉中国一度不再出农村,有的,只是无尽的城乡结合部。

构建模型。年龄、性别训练模型,Gil Levi、Tal Hassner论文《Age and Gender
Classification Using Convolutional Neural
Networks》http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.722.9654&rank=1
。模型 https://github.com/dpressel/rude-carnie/blob/master/model.py
。tenforflow.contrib.slim。

也就是说,在农业文明时代,“独在异乡为土匪,每层佳节倍思亲“也好,”露从今夜白,月是本土明“也罢,其实更不行程度及是如出一辙种贵族情感。那时候,乡愁对于大普遍百姓来讲,是同种“奢侈品“。普通人是从来不乡愁的。他们之一般性情感,自己发挥不了,或者说还无能够因此得给记载的不二法门发挥,也远非人协助她们致以。

人数脸检测。https://github.com/davidsandberg/facenet 。

本,这实质上还与一个极为重要的元素有关——识字率。进入工业时代,由于各国地方的得以及社会之总体提高,以前专属于贵族的“识字人“阶层空前壮大了。更多的人口让教育,更多之人识字,更多的口能读能写。千百年来一直任不顶声音的大沉默群体开始会发声了,他们开为温馨代言了!于是他们吗时有发生了乡镇愁,也会发生想念,即便不写出来,但已会共鸣、会感动了。所以我觉着是入了是时期,更多之人头让卷进了变的武装,开始了起农村上市、由农业转为工业的近代化、现代化道路,乡愁才成为平等栽普遍意义上的人类情感,甚至足以说凡是世界性的情。这无异于一时各级有关该问题的作品都非罕见,其中的情跟感情吗多有类似。

征模型。https://github.com/dpressel/rude-carnie/blob/master/guess.py

小时候家中的窗外

丁脸要点检测。定位、返回人脸五公、轮廓关键点坐标位置。人脸轮廓、眼睛、眉毛、嘴唇、鼻子轮廓。Face++提供高臻106沾主要点。人脸要点一定技术,级联形回归(cascaded
shape regression,
CSR)。人脸识别,基于DeepID网络布局。DeepID网络布局类似卷积神经网络结构,倒数第二层,有DeepID层,与卷积层4、最深池化层3相连,卷积神经网络层数越高视野域越怪,既考虑部分特征,又考虑全局特征。输入层
31x39x1、卷积层1 28x36x20(卷积核4x4x1)、最可怜池化层1
12x18x20(过滤器2×2)、卷积层2 12x16x20(卷积核3x3x20)、最酷池化层2
6x8x40(过滤器2×2)、卷积层3 4x6x60(卷积核3x3x40)、最充分池化层2
2x3x60(过滤器2×2)、卷积层4 2x2x80(卷积核2x2x60)、DeepID层
1×160、全连接层 Softmax。《Deep Learning Face Representation from
Predicting 10000 Classes》
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun\_CVPR14.pdf 。

# 4. 算准确率、验证率,十折交叉验证措施
tpr, fpr, accuracy, val, val_std, far = lfw.evaluate(emb_array,
actual_issame, nrof_folds=args.lfw_nrof_folds)
print(‘Accuracy: %1.3f+-%1.3f’ % (np.mean(accuracy),
np.std(accuracy)))
print(‘Validation rate: %2.5f+-%2.5f @ FAR=%2.5f’ % (val, val_std,
far))
# 得到auc值
auc = metrics.auc(fpr, tpr)
print(‘Area Under Curve (AUC): %1.3f’ % auc)
# 1得到错误率(eer)
eer = brentq(lambda x: 1. – x – interpolate.interp1d(fpr, tpr)(x), 0.,
1.)
print(‘Equal Error Rate (EER): %1.3f’ % eer)

参考资料:
《TensorFlow技术解析和实战》

数预处理。校准代码
https://github.com/davidsandberg/facenet/blob/master/src/align/align\_dataset\_mtcnn.py

检测所用多少集校准为和预训练模型所用数据集大小相同。
安装环境变量