FaceRecognize

FaceRecognize[{example1name1,example2name2,…}]

根据人脸示例和给定的名称生成 ClassifierFunction[…].

FaceRecognize[{example1,example2,…}{name1,name2,…}]

根据给出的示例和名称生成 ClassifierFunction[…].

FaceRecognize[name1{example11,…},name2{example21,…},…]

使用名称与其示例的关联.

FaceRecognize[training,image]

尝试查找 image 中存在的人脸，并使用给定的训练集对它们进行分类.

FaceRecognize[training,image,prop]

返回指定的属性 prop.

更多信息和选项

  • 可对 FaceRecognize 进行训练，以便用来识别图像中出现的人脸.
  • FaceRecognize[training,{image1,image2,…}]返回所有 imagei 中识别出的人脸.
  • 默认情况下，FaceRecognize 给出与其识别的人脸关联的名称列表.
  • 属性 prop 的可能设置为：
  • "BoundingBox"人脸的边界 Rectangle
    "Image"对应于人脸的 image 裁剪
    "Name"与人脸关联的名称
    "Position"以 {x,y} 给出的每个人脸的位置
    "Probability"特定匹配的概率
    "RarerProbability"生成样本的的概率密度函数低于 image 中的人脸的概率
    {prop1,prop2,…}属性规范列表
  • 可以给出以下选项：
  • AcceptanceThreshold Automatic考虑示例异常的阈值
    ClassPriors Automatic匹配的先验概率
    Method Automatic使用方法
  • 默认情况下，所有名称均采用统一的先验概率. 使用 ClassPriors<|name1p1,…|> 指定不同的先验概率.
  • 默认自动检测人脸. 使用 Method{"FaceBoxes"boxes} 指定人脸周围的边界框.
  • boxes 的可能值为以下任意值：
  • Automatic使用 FindFaces 查找人脸框（默认）
    Full假设整个图像是一张脸
    {bbox1,…}人脸的边界框列表
  • FaceRecognize 使用机器学习. 其方法、训练集和偏见可能会随 Wolfram 语言版本的不同而变化并生成不同的结果.
  • FaceRecognize 可能会下载资源，这些资源将存储在 $LocalBase 的本地对象存储中，并且可以使用 LocalObjects[] 列出并使用 ResourceRemove 删除.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

识别给定的人是否存在于图像中：

从一组图像创建 ClassifierFunction：

将分类器应用于人脸：

如果人脸不在训练示例中，则返回 Missing：

识别多张人脸：

突出显示原始图像上的人脸：

范围  (6)

创建能识别人脸的 ClassifierFunction：

人脸识别：

如果不能识别人脸，则返回 Missing：

提供同一个人的多个参照图：

将这些参照图组合在一个 Association 中：

返回一个属性列表：

返回所有支持的属性：

识别图像中的多张人脸：

识别图像列表中的多张人脸：

选项  (3)

AcceptanceThreshold  (1)

指定 AcceptanceThreshold 以控制可以识别的人脸个数：

使用较低的值来识别远离训练分布的人脸：

使用 AcceptanceThreshold0 始终返回与测试图像最近的类别：

ClassPriors  (1)

默认情况下，FaceRecognize 假定类别之间的概率相同：

指定类别先验概率：

Method  (1)

默认情况下，将从测试图像中检测并提取人脸：

使用 Method{"FaceBoxes"Full}假定测试图像是人脸的单幅裁剪：

使用 Method{"FaceBoxes"bboxes} 识别指定边界框 bboxes 中的人脸：

应用  (4)

检验两个人脸是否是同一个人：

创建一个函数，验证图像是否包含指定人物：

测试人物是否出现在图像中：

FaceRecognize 可以用来找出最接近测试图像的人脸：

构建一个人脸搜索函数，返回包含特定人物的图像的位置：

可能存在的问题  (2)

对于可能不是人脸的图像，训练仍然执行：

对于可能不是人脸的图像，也进行检验：

FaceRecognize 预期所有训练的人脸样本都使用人脸剪裁：

与已经裁剪的人脸样本进行比较：

Wolfram Research (2020)，FaceRecognize，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html.

文本

Wolfram Research (2020)，FaceRecognize，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html.

CMS

Wolfram 语言. 2020. "FaceRecognize." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html.

APA

Wolfram 语言. (2020). FaceRecognize. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html 年

BibTeX

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