隨著技術公升級，生物識別技術已經被應用到越來越多的行業當中，滲透人們生活的方方面面，你的面部、眼睛、步態乃至表情都在告訴識別系統：你是誰。而近些年越來越火的人臉識別更是在證明你是誰的同時為我們的生活帶來了各種便利，其最大的優勢在於簡單便捷，同時比指紋識別的安全性高出20倍。
雖然目前網上關於3d人臉識別技術的介紹更多的應用於手機之上，但伴隨著3d刷臉進站的正式執行，未來越來越多的行業將選擇此項技術。
那3d人臉識別與目前被廣泛運用的普通2d技術相比，具備哪些優勢？
首先，它所採用的主動光方案，可減少環境光變化對人臉檢測和識別造成的影響，從而提高能夠進一步提公升人臉識別的準確率;
這些優點使得3d人臉識別場景適應性更強、安全性更高，也將進一步提公升一定場景下的辦事效率。
目前三維人臉識別演算法有如下幾種：
（1）基於影象特徵的方法：採取從3d結構中分離出姿態的演算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向；然後，在保持姿態固定的情況下，去做臉部不同特徵點(這些特徵點是人工的鑑別出來)的區域性匹配；
（2）基於模型可變引數的方法：將通用人臉模型的3d變形和基於距離對映的矩陣迭代最小相結合，去恢復頭部姿態和3d人臉。隨著模型形變的關聯關係的改變不斷更新姿態引數，重複此過程直到最小化尺度達到要求。基於模型可變引數的方法與基於影象特徵的方法的最大區別在於：後者在人臉姿態每變化一次後，需要重新搜尋特徵點的座標，而前者只需調整3d變形模型的引數；
（3）基於深度學習的演算法：利用3d結構光裝置採集景的彩色、紅外、深度，獲取的3d人臉訓練資料，框架如圖所示。目前，受制於3d訓練資料、成本、時間等問題，深度3d人臉識別演算法還處在起步階段。
基於人臉2d與3d識別準確率和環境變化引發的誤差，有人曾做過這樣一組實驗，而實驗結果也充分表明3d面部識別技術更出色。
基於這些優勢，堃幹智慧型等很多相關企業正著眼於開發三維人臉識別應用及配套解決方案，3d人臉識別技術能夠廣泛的應用在物聯網、移動網際網路、銀行、安防、交通等場景，更好的提公升攻擊預防效果，全面提公升人臉識別準確度，未來可全面應用於公安系統的派出所、監獄，銀行的金庫管理，軍隊的槍械管理、檔案庫等高精度場所。
人臉識別是人工智慧最火熱的領域之一，隨著科技巨頭的積極布局以及技術的逐漸成熟，3d深度感測技術未來還將迎來3-5年的技術爆發期，目前正處在乙個很好的時間視窗。從技術發展趨勢來看，學術和產業界紛紛開始重視起3d人臉識別技術的研究。這些技術在實際中的大規模運用中還存在著一定的難度，但是相信隨著研究的不斷深入與發展，3d人臉識別技術的應用會是未來的主流，這種技術的應用會在未來廣泛的應用。
損失率下降，但是準確率卻提公升慢或準確率結果不高
問題原因 學習率設定太高，乙個epoch直接收斂，所以損失不會下降。又沒有設定防止過擬合的比如學利率一開始設定為1，因為下降太快，那麼很有可能在乙個epoch舊完全收斂。所以看到的validation數值並不下降，第乙個epoch就已經處於谷底了。最常見的原因 過擬合。主要包括 資料量小，網路複雜，...
機器學習KNN識別準確率 2
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from math import sqrt from collections import counter class knnclassfi...
3D人臉重建
有關鍵點，有權重，好像12.58m,效果好比較好 據說gtx1080可達10ms 幀，值得試試 位址在 參考 關於速度 mobilenet vs.resnet50 2dasl 漏斗型網路 prnet 關於效能 同樣的訓練集，基於輕量網路的 3ddfa 甚至可以超過 prnet 當然有暴力調參的功勞 ...