这一次,我拒绝了Python,选择了Go

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:UU快3直播官网

"path/filepath"

// Each face is unique on that image so goes to its own

以上命令将安装最新的 dlib19.15 版本及 Intel 的数学核心库,对于 Intel 处理器而言,这似乎是标准 BLAS 和 LAPACK 接口的最快实现。

// Name the categories, i.e. people on the image.

• 识别所有的已知图像并收集描述符• 将具有相应类别的已知描述符传递给识别器• 获取未知图像的描述符• 对其类别进行分类

以下是有另有一1个工作示例,来说明了上述的所有步骤:

GitHub 地址:

func main() {

需要说明的是,我尽以前地将所需的系统配置控制在较低水平,以便更多用户都需要通过使用便宜的服务器来进行安装,而这也是为这些实现过程不使用 CUDA 或 GPU 的意味——嘴笨 你现在都需要很容易地租用从前的服务器,但它需要很高的成本,从而也会将好多好多 潜在的使用者拒之门外。以前它只需要 CPU 而需要实物依赖就能工作,状态会好好多好多 。

fmt.Println(labels[catID])

https://github.com/Kagami/go-face

wget https://github.com/davisking/dlib-models/raw/master/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2

go get .

"github.com/Kagami/go-face"

}

以前你询问数据科学家以前这些有神经网络实践经验的工作者,几乎所其他同学还会建议你使用 Python 语言来处理机器学习任务。考虑到语言社区,可用库的数量,语言的简单性等,Python 语言嘴笨 是有另有一1个明智的选则。此外,在 Python 中,你还都需要通过许多精彩的实例说明和文档来找到许多受欢迎的人脸识别库。

这也正是分类器 classify.cc 所做的工作。首先,计算距离,而且对这些距离进行排序,计算同有另有一当事人在前 10 个最小距离中的点击数。)

// Finally print the classified label. It should be "Nayoung".

// but in our example we just get them from one big image.

defer rec.Close()

本文作者:专注技术分享的

sudo apt-get install libdlib-dev libopenblas-dev

前言

下面得到的结果给你在 github 中查看:

catID := rec.Classify(nayoungFace.Descriptor)

对于 Debian sid 和 Ubuntu 18.10 (尚未发布) 而言,标准仓库中同样提供了 dlib 的安装过程,你只需要如下命令:

package main

nayoungFace, err := rec.RecognizeSingleFile(testImageNayoung)

未来的工作

}

我对结果非常满意,通过简单的 API,得到不错的识别结果,还都需要轻松嵌入到 Go 的程序运行运行中。当然,还有需要改进的地方:

// Fill known samples. In the real world you would use a lot of

testImagePristin := filepath.Join(dataDir, "pristin.jpg")

cats = append(cats, int32(i))

// images for each person to get better classification results

使用

log.Fatalf("Can't init face recognizer: %v", err)

写入依赖库

log.Fatalf("Not a single face on the image")

}

最近,我用有另有一1个以 Go 语言为后端的软件,实现了有另有一当事人脸识别项目。它才能识别出上传照片中的人像 (如流行歌手)是谁。这听起来不错,我决定试一下也给朋友介绍一下项目的整个过程。

log.Fatalf("Can't classify")

模型

// Now let's try to classify some not yet known image.

wget https://github.com/davisking/dlib-models/raw/master/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2

go-face 需要 shape_predictor_5_face_landmarks.dat 和

// category.

)

这将使用 OpenBLAS 来代替 MKL,实现的传输速率同样非常快。以前,你也都需要通过 enable non-free package 并安装 libmkl-dev 来实现。

rec, err := face.NewRecognizer(dataDir)

var cats []int32

log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)

}

幸运的是,朋友有更好的选则:以前用户的目标系统已知,朋友都需要构建 dlib 库的二进制安装包来大大比较复杂整个过程。说到服务器软件,Ubuntu 几乎是系统标配,而且首比较慢保证你能支持这些系统。

"fmt"

"Kyulkyung", "Nayoung", "Rena", "Kyla", "Yuha",

bunzip2 dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2

一旦朋友有了描述符,朋友能做这些呢?在最简单的状态下,给你通过比较未知描述符与所有已知描述符之间的欧几里德距离。但这并不完美,即使是当前最先进的人脸识别技术也会得到错误的答案。以前想稍微改善一下结果,朋友需要使用每当事人的许多图像,并检查这些图像中是算是有非常接近于所提供的人脸。

里面的示例输出应打印“Nayoung”,表示才能正确识别出未知图像。

我把 C++ 和 Go 语言的连接层放上 face.go 中。它提供了 Face 形态学 ,用于保存图像中人脸的坐标及其描述符,并通过 Recognizer 为所有操作提供接口,如初始化和实际识别。

然而,这些次,我决定选则 Go 语言,主要有几以下几个意味:

mkdir -p ~/go && cd ~/go # Or cd to your $GOPATH

如今,神经网络以前非常流行,朋友将它用于各种任务,有点硬是人脸识别应用。

// recognizer, recognize faces, classify them using few known

// Init the recognizer.

log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)

if err != nil {

• Dlib 库支持好多好多 图像格式 (如 JPEG,PNG,GIF,BMP,DNG),而且 go-face 目前只能实现 JPEG 格式,未来的工作朋友希望都需要支持更多的格式。• 正如 dlib 的作者 Davis 所建议的,相比于搜索最小距离,采用多类 SVM 以还会得到更好的分类结果,而且还需要进行额外的测试验证。• 在 go-face 中,除非真的需要,不然我尽量不克隆qq好友好友值,但实际上它还测试过大样本 (10,000+人脸数据集) 的测试性能,以前处于许多瓶颈,有待过后完善。• 从人脸提取形态学 向量是有另有一1个强大的概念,以前你需要收集当事人的训练数据,这也是一项非常艰巨的任务 (Davis 曾提到创建 dlib 中 ResNet 模型所用到的 3000 万张人脸数据集),但为了获得更高的识别性能这以前也是无法处理的,而且值得为当事人模型的训练提供相应的工具。

原文发布时间为:2018-08-23

if err != nil {

• Go 语言通常比 Python 调快,消耗的内存更少。任何高性能 Python 库的关键每段有的是用 C / C++ 语言编写的,而且,无论怎么你还会有 Python VM 的开销。我偏爱于调快的语言,除非这些语言会严重影响开发时间。我不让用 C或C++ 作为 Web 程序运行运行编写的主要语言,但 Go语言很好,它几乎和 Python 一样简单。

• 我只能在 Go 语言中找到人脸识别的有关库,而且用 Go 语言实现从前有另有一1个应用,对于整个社区而言,有的是一件有趣又有帮助的事。

// This example shows the basic usage of the package: create an

https://github.com/Kagami/go-face

// Pass samples to the recognizer.

}

faces, err := rec.RecognizeFile(testImagePristin)

bunzip2 shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2

if catID < 0 {

if err != nil {

// Test image with 10 faces.

rec.SetSamples(samples, cats)

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 模型才能开始英语 英文工作。给你从 dlib-models 仓库中下载它们:

当前人脸识别库地工作原理通常是:通过为照片上的每张人脸返回一组数字 (矢量嵌入或描述符) 来比较区分它们,并通过比较这些数字来找到图像中人的名字 (通常是通过计算欧几里德距离向量,得到属于同有另有一当事人的两张人脸的最小距离)。这些概念这次就沒有这里赘述了。

创建图像中人脸的原始代码并有的是个重要的大间题,这些过程几乎是遵循官方的例子就都需要了。给你查看 facerec.cc 及其相应的头文件 facerec.h,其中定义了 5 个函数和几个在 Go 语言和 dlib 库之间的交互形态学 。

if len(faces) != 10 {

在这里,嘴笨 dlib 库支持所有流行的图像格式,但它只能从文件中加载它们。这将意味混乱,以前朋友通常只会将图像保处于内存中并将其写入临时文件。而且,在这里我使用 libjpeg 来编写当事人的图像加载器。以前大多数照片都以该格式存储的,而且这些格式的加载器足以胜任大每段的需要,以前有需你还可以还会加上许多格式的图像加载器。

朋友还需要 libjpeg 来加载 JPEG 图像:在 Ubuntu 上安装 libjpeg-turbo8-dev 包,或在 Debian 上安装 libjpeg62-turbo-dev。

labels := []string{

../../bin/go-face-example

相关的所有形态学 和土土办法概述,请参阅 GoDoc 文档,主要包括以下几个内容:

for i, f := range faces {

"log"

到目前为止,我只能给出许多系统的安装说明,以前你在安装 dlib 过程中碰到大间题,都需要访问我的 github 希望能为你提供合理有效的安装建议。

}

import (

Ubuntu的标准仓库中自包含 dlib库,但其版本太旧了:人脸识别仅支持 dlib19.3 版本,好多好多 朋友需要构建当事人的包。我为 Ubuntu 16.04 和 18.04 创建了 PPA (自定义存储库),安装过程非常简单,如下:

log.Fatalf("Wrong number of faces")

"Sungyeon", "Yehana", "Roa", "Eunwoo", "Xiyeon",

// ones.

import "github.com/Kagami/go-face"

安装依赖项

edit main.go # Paste example code

此外,当我你还可以运行示例代码时,还都需要通过 go-face-testdata 仓库来访问这些模型。

// Recognize faces on that image.

以前在 dlib 的代码中少量使用了 C++ 模板,而且需要许多时间来编译 go-face (在我的 i7 上大慨 需要运行 1 分钟)。 幸运的是,Go 语言才能构建输出缓存,从前都需要在今后构建的以前传输速率调快。

以前你不得不通过编译过程来安装,只能都需要参考一下下面的教程,我说会有帮助

https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf

诸如支持向量机,以前在这些任务上提供更好的算法性能。 dlib 甚至为训练此类模型提供了便捷的 API。很少有文章会提到 SVM 在大型数据集上的性能,而且我打算先在大型集合上测试它。

本文来自云栖社区合作伙伴“CDA数据分析师”,了解相关信息都需要关注“CDA数据分析师”。

// <https://github.com/Kagami/go-face-testdata> clone.

const dataDir = "testdata"

}

// assumed it points to the

mkdir models && cd models

而且,有有另有一1个非常酷的机器学习库 —— dlib 库,一下就吸引了我的注意力。首先,它是用 C ++ 语言编写的,而且给你使用 cgo 轻松地创建 Go 语言绑定。其次,在 Wild benchmarks 基准的人脸识别任务上,据说它能实现 99.38% 的准确性,这听起来是很不可思议的。再者,现在许多流行的人脸识别库 face_recognition 和 openface 在底层都使用 dlib 库,而且它在该任务上会是有另有一1个非常好的选则。

if nayoungFace == nil {

运行下面命令:

testImageNayoung := filepath.Join(dataDir, "nayoung.jpg")

一旦框架选则下来,只能朋友要怎么在机器上开发并部署这些项目呢?首先,C++ 依赖项的安装以前有很大的困难,以前你无法通过简便的“go get”或“pip install”命令来实现。要么只能希望你的操作系统存储库中提供这些依赖库,要么你只能通过繁琐的编译过程来安装,从前语录,这些大间题就更加令人讨厌,以前有朋友有的是 dlib 编译过程碰到大间题。

mkdir -p src/go-face-example && cd src/go-face-example

GitHub 地址:

git clone https://github.com/Kagami/go-face-testdata testdata

选则大慨 的语言

如前所述,神经网络以及相应的实现框架如今正被广泛地使用。仅在计算机视觉领域,可用的框架有的是 Caffe,Torch,TensorFlow 等。

此外,我还考虑为 dlib 库提供 Docker 镜像 (其包含 少每段内容已处于),许多具有比较复杂依赖关系的项目都倾向于使用这些分布式土土办法。但在我看来,有另有一1个本机包才能为用户提供更好的体验,你需要在控制台编写长命令,好多好多 需要处理 sandbox 环境中的内容。

}

var samples []face.Descriptor

// Path to directory with models and test images. Here it's

}

选则大慨 的框架

samples = append(samples, f.Descriptor)

// Free the resources when you're finished.