（3）資料的反饋：
在部分標註過程後，交於演算法同事訓練模型調節引數，期間將測試後的資料（精確率和召回率的計算，來反映資料的標註結果）反饋給還在標註的人員，有時可能造成過擬合有時可能造成欠擬合等方便對資料進行重新操作。
4）專案流程跟蹤
（1）產品立項後，每天的任務管理，流程進度跟蹤，產出時間管理，開會反饋工作成果等。
（2）軟硬體端：在開發流程文件的指引下，按照常規的軟硬體跟蹤開發。
（3）演算法流程：
人臉採集、人臉檢測、影象的預處理（模糊的則用演算法去模糊等）、人臉特徵提取、影象的匹配識別、ar虛擬等。
5）專案測試：
1、手機攝像頭測試
2、平台後台程式測序
3、演算法與平台後台測試
4、模型識別時間、準確率、召回率測試
5、伺服器穩定性測試
6、網路頻寬限制測試
7、其他平台、硬體產品常規測試
8、目標使用者使用測試
6）專案優化：經過各種測試之後，針對反饋回來的資料進行產品的優化
如一張嘴就給你來根菸，結果煙插到鼻子上了，這就明顯是沒有定位到人臉關鍵點，是資料的原因還是演算法的原因，這些都要經過優化處理；經過種子使用者測試後，反饋得知這個點讚按鈕操作起來有點彆扭，應該怎樣怎樣，這時可能要與設計的同學討論一下，該怎樣優化產品的設計和體驗。
7）專案驗收上線
產品按照流程功能進行驗收後上線。
人臉識別專案整合操作步驟
安裝pandas和pillow pip install pandas pillow 操作步驟 使用face extraction.py檔案來通過攝像頭自動獲取臉部訓練資料集資料 備註 採集的資料會儲存在dataset的images資料夾下。在dataset的images資料夾下會建立名字資料夾 執行...
深度學習實戰之人臉識別專案
人臉檢測和人臉識別技術是深度學習的重要應用之一。本場chat首先會介紹mtcnn演算法的原理，它是神經網路的一種高精度的實時人臉檢測和對齊技術。接著，還會介紹如何利用深度卷積網路提取人臉特徵，以及如何利用提取的特徵進行人臉識別。最後會介紹如何在tensorflow中實踐上述演算法。具體內容如下 1 ...
FERPlus人臉表情識別專案環境搭建（一）
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