尹相志-深度學習之人臉辨識實戰

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尹相志-深度學習之人臉辨識實戰

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課程資訊
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課程內容
課程大綱
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1 傳統視覺
01
Eigenface 特徵
02
LBP 特徵
03
Haar 特徵
04
積分圖
05
AdaBoost
06
HOG 特徵
07
實作一 : 經典的人臉識別特徵
2 人臉檢測
01
人臉檢測
02
MTCNN 人臉檢測
03
邊界框回歸與 nms
04
基於 SSD 的人臉檢測
05
人臉檢測改進的思路
06
常用的人臉檢測數據集
07
實作二 : dlib 人臉檢測
08
實作三(上) : MTCNN 人臉檢測 - 推論過程
09
實作三(下) : MTCNN 人臉檢測 - 候選、精調、輸出
10
實作四 : 超極速的 SSD 人臉檢測
3 人臉特徵點與對齊
01
人臉特徵點定義
02
人臉特徵點識別
03
人臉對齊
04
實作五 : 特徵點偵測
05
實作六 : 最正的臉
4 人臉特徵與識別
01
人臉識別的本質
02
網路結構
03
為人臉識別而設計的損失函數
04
常用人臉數據集介紹
05
實作七 : arcFace 訓練
06
實作八 : 韓國小姐識別器
07
實作八 : 2017 韓國小姐動態人臉識別效果
5 惡意攻擊與倫理
01
人臉識別的惡意攻擊與防禦
02
人臉識別的倫理議題
03
實作九 : 活體檢測
04
實作十 : 實現人臉考勤功能
你可以學到


課程包括5大單元10個實作、全長11小時的課程內容帶你系統化的了解人臉技術與落地所需要掌握的最新觀念。

1.傳統人臉特徵思路
2.人臉檢測
3.人臉關鍵點
4.人臉特徵與識別
5.惡意攻擊與防禦


透過學習10次人臉辨識實作,跟者尹老師一起手把手練習,你將可以自行開發出一套高準確度的人臉辨識系統

實作一:經典的人臉視覺特徵
實作二 :人臉檢測
實作三 :(上) MTCNN 人臉檢測 - 推論過程
實作三 :(下) MTCNN 人臉檢測 - 候選、精調、輸出
實作四 :超極速的SSD人臉檢測
實作五 :基於五官特徵點的顏值識別
實作六 :LFW 數據集的人臉校正
實作七 : arcFace 訓練
實作八 : 韓國小姐識別器
實作九 : 活體檢測
實作十 : 人臉打卡流程實作

最終實作結果展示 :

-活體檢測實作




實作部份示意圖 :

1.傳統人臉特徵思路(目標檢測的圖像特徵提取之一HOG特徵)




2.人臉檢測(使用最常通用的人臉檢測工具庫-Dlib)


-網路資源

3.MTCNN 人臉檢測

MTCNN模型是一種Multi-task的人臉檢測框架,這門課將會使用MTCNN來實作人臉檢測,它是使用3個CNN演算法結構,將人臉檢測和人臉特徵點檢測同時進行,實現人臉檢測




4.SSD人臉檢測
比MTCNN更先進,每秒可達近百禎的SSD人臉檢測算法





5.ArcFace的訓練
比基於孿生網路的facenet更強大,處理十億數量級人臉都沒問題的Arcface算法





6.韓國小姐識別器
韓國小姐長得太像了 所以傳統的臉孔辨識很容易錯誤 尹老師將告訴你如何利用ArcFace 把細小的差距給放大才有辦法辨識出來是否為不同人



適合對象
1.對人臉辨識有高度準確度需要的工程師 2.人臉辨識系統專案技術工程師 3. AIoT 人臉辨識應用軟體工程師 4. AI電腦視覺資深工程師 5.電腦視覺演算法開發 (智能影像分析)工程師
課程講師
尹相志
●經歷:現任:亞洲資採技術長/Deepbelief.ai人工智慧科學家曾任:華院數據(上海)首席數據科學家,數據決策(台灣)技術長台灣微軟特約講師與2006~2017年最有價值專家(MVP)微軟Tech ED 2002, 2004~2015講師中國首屆人工智能大賽發起人與題目設計 (www.botchina.org)和信電訊資深數據挖掘顧問世新大學、德明技術學院資管系講師曾任中華民國數據挖掘協會副秘書長曾任數博網研發總監曾任大衍(特力集團子公司)關係營銷數據挖掘顧問●專長:自然語言理解、人工智能算法開發、數據挖掘、商業智慧、分析型CRM、風險管理、數據倉庫●專案經歷:自然語言處理Isobar 輿情監控,學習情感標注、實體識別、話題識別數雲電商評論非監督自動歸類Acer宏碁競爭品牌電商評論分析●模型設計信用評等、保單、交叉銷售等金融、電信模型,包括元大、新光、亞太、中國信託等總計24種數據挖掘模型,包括銀行、零售、倉儲、電信、航空等12種模型●出版品SQL Server相關系列著作11部翻譯著作,J. A. Michael相關數據挖掘作品3部
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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常見問答
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