Pytorch实现的40卷积网络人脸识别项目及源码
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更新于2024-10-11
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资源摘要信息: "本资源包含了基于Pytorch框架开发的人脸识别项目的全部源码，项目使用的是著名的CelebA数据集，实现了一个能够识别脸部40个特征的复杂神经网络系统。该项目适合作为计算机科学、数学、电子信息等相关专业学生的课程设计、期末大作业或毕业设计的参考资料。
在技术层面，该系统采用了40个彼此独立的卷积神经网络（CNN），每个CNN负责识别脸部的特定一个特征。这种设计使得网络能够更加专注于识别特定的面部特征，但缺点是由于没有共享权重，算法运行效率较低。
项目的源码文件名是code_20105，提示用户在使用前应具备一定的Pytorch框架知识和编程能力，以便理解和调试代码。人脸识别的特征包括但不限于以下40种：
- 5_o_Clock_Shadow（刚长出的双颊胡须）
- Arched_Eyebrows（柳叶眉）
- Attractive（吸引人的）
- Bags_Under_Eyes（眼袋）
- Bald（秃头）
- Bangs（刘海）
- Big_Lips（大嘴唇）
- Big_Nose（大鼻子）
- Black_Hair（黑发）
- Blond_Hair（金发）
- Blurry（模糊的）
- Brown_Hair（棕发）
- Bushy_Eyebrows（浓眉）
- Chubby（圆胖的）
- Double_Chin（双下巴）
- Eyeglasses（眼镜）
- Goatee（山羊胡子）
- Gray_Hair（灰发或白发）
- Heavy_Makeup（浓妆）
- High_Cheekbones（高颧骨）
- Male（男性）
- Mouth_Slightly_Open（微微张开嘴巴）
- Mustache（胡子，髭）
- Narrow_Eyes（细长的眼睛）
- No_Beard（无胡子）
- Oval_Face（椭圆形的脸）
- Pale_Skin（苍白的皮肤）
- Pointy_Nose（尖鼻子）
- Receding_Hairline（发际线后移）
- Rosy_Cheeks（红润的双颊）
- Sideburns（连鬓胡子）
- Smiling（微笑）
- Straight_Hair（直发）
- Wavy_Hair（卷发）
- Wearing_Earrings（戴着耳环）
- Wearing_Hat（戴着帽子）
- Wearing_Lipstick（涂了唇膏）
- Wearing_Necklace（戴着项链）
- Wearing_Necktie（戴着领带）
- Young（年轻人）
项目的目标是通过训练网络模型，达到接近90%的识别准确率。为了达到这一目标，开发者需要对Pytorch框架有深入的了解，并且需要对CNN架构、训练方法、数据预处理以及后处理等技术有一定的掌握。
在学习本项目的过程中，学生可以深入了解人脸识别的原理和技术实现，从而为自己的专业学习和未来的职业生涯打下坚实的基础。"
Pytorch实现的40卷积网络人脸识别项目及源码 （29个子文件） 
__init__.py 0B net_model.cpython-37.pyc 6KB train_model.py 3KB net_model.py 11KB
train5000.txt 639KB Dataset.cpython-37.pyc 2KB face_attr40.pkl 25.42MB __init__.py 0B FaceDetect.iml 459B User.xml 83B generate_traintxt.py 0B train1000.txt 128KB test_model.py 1KB train10000.txt 107KB Dataset.py 2KB .gitignore 8B gnerate_traintxt.py 635B vcs.xml 180B workspace.xml 20.71MB __init__.cpython-37.pyc 151B __init__.cpython-37.pyc 143B misc.xml 1011B test1000.txt 256KB modules.xml 272B genrate_testtxt.py 206B train_all.txt 2.13MB profiles_settings.xml 228B README.md 1KB catch_camera.py 730B共 29 条
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