上面一篇文章寫到了如何利用python寫簡單的神經網路**，並利用全連線神經網路實現簡單的mnist手寫數字分類，現在我們可以利用此**做更多的事情。
有一段時間導師讓我做人臉識別的問題，最簡單的便是人臉性別的分類，當時是在caffe框架下面做的，但是caffe方面的資料真是少之又少，使用起來也有很多疑惑，因此特別拿出來在python上訓練一遍。
由於**寫的相對簡單，實現的功能很少，因此準確率相對不高。
在人臉性別的分類和mnist資料集的分類問題上，最大的不同就在於資料集的不同，因此只需要把資料集替換一下就ok了，記住要修改總的類別數，當需求的size需要更大時，也要記得歸一化的寬度和高度。
因為沒有實現卷積層，因此最終的準確度不要有太多要求。
當然，除了人臉性別分類，我們還可以做更多有趣的實驗，比如人臉性別分類和人臉顏值分類。
python中使用Opencv進行人臉識別
python中使用opencv進行人臉識別 cv2.imshow無法顯示影象 在執行cv2.imshow後，需要使用cv2.waitkey來保持視窗的顯示。python opencv影象標註矩形框bounding box 用 opencv 標註 bounding box 主要用到下面兩個工具 cv2...
使用opencv進行人臉識別
最近由於大作業需要，使用了opencv進行人臉識別。一般來說，識別分為兩部，即人臉檢測 人臉識別，opencv提供了乙個人臉檢測的sample，有乙個比較成熟的訓練人臉正面訓練檔案，這是我所知的乙個很成熟的人臉識別工具，而且已用於一些前沿3d愛情動作遊戲中，這裡主要是對其提供的sample作了一定的...
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