AI&BlockChain:“知名博主独家讲授”人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像

AI&BlockChain:“知名博主独家讲授”人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像识别模型训练模块

目录

人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像识别模型训练模块

5.2、三个模块设计思路

5.2.1、人脸图像实时采集

5.2.2、人脸识别训练模型

5.2.3、图像风格迁移


人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像识别模型训练模块

5.2、个模块设计思路

5.2.1、人脸图像实时采集

首先,在文本框内填写邀请嘉宾的姓名,接着点击【创建文件夹】按钮,此时后台会自动创建该姓名的一个文件夹,用来存放该嘉宾的所有训练人脸照片。当然,如果删除该文件夹,直接点击【删除文件夹】按钮即可删除当前已经创建的文件夹。如果已经创建该文件夹,会被提示。

接下来就是实时采集嘉宾的人脸照片,可以通过点击【打开摄像头并拍照】按钮,会将采集的嘉宾照片保存在以其姓名命名的文件夹内。

可以通过点击【查看所拍图片】按钮,查看所拍摄照片,当然,如果照片不满意,可以点击【删除图片】按钮,将当前图片进行删除。

5.2.2、人脸识别训练模型

上一个模块已经完成了对嘉宾照片的采集,本模块实现模型训练。先点击【选择训练文件夹】按钮,选择所有待训练的人脸图像,接着点击【开始训练模型】按钮,后台程序就会调用机器学习算法,实现对人脸关键点的特征提取和计算,并储存为一个训练好的模型。当需要进行人脸识别时,就基于该模型实现人脸检测和辨别。

5.2.3、图像风格迁移

  本模块的设计主要是因为基于VGG16算法进行的风格迁移设计的算力较大,并且因为本次比赛,团队使用的是我们自己的笔记本进行展示,由于算力不够,导致神经网络训练时间耗费较多。所以,将神经网络的训练阶段放在本模块,而前边的【图像风格艺术化】按钮,只是调取最后得到结果。

操作过程也很简单,非常方便初学者使用。首先,依次点击【选择待迁移图片】、【选择风格图片】按钮,打开两张图片,最后点击【图像风格艺术化】按钮,对以上两张图片进行风格艺术化设计,最后生成的结果如图所示。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/127226192
今日推荐