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  • 人脸识别完整项目实战(1):目录大纲篇

    一、前言

    本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。

    项目概述篇:系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计;

    环境部署篇:提供C++和Python两种编程语言的版本,系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置;

    程序设计篇:从实时视频采集开始,涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出;

    模型训练篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程,让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识;

    算法原理篇:基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景,人脸区域检测和人脸特征点标定的算法原理和实现机制,让大家对人脸识别与机器学习、深度学习进行有效关联;

    学习框架篇:系统介绍主流深度学习框架,重点就本课程用到Dlib深度学习框架进行介绍,通过dlib深度学习实战案例1和dlib深度学习实战案例2,两个完整的案例,让大家对dlib的深度学习框架有一个直观的认识;

    本文内容已经同步录制成视频课程,课程地址:《人脸识别完整项目实战

    二、正文

    人脸识别完整项目实战(附源码)-课程大纲 
     标题关键技术备注
    1项目概述篇1.1完整项目运行演示案例演示 
    21.2项目系统架构设计 
    31.3项目关键技术说明 
    41.4项目业务需求分析 
    51.5项目业务流程设计 
    6环境部署篇
    (C++版)
    2.1项目开发环境概述技术框架 
    72.2Dlib框架源码编译 
    82.3项目工程文件创建 
    92.4项目开发环境配置之Cuda 
    102.5项目开发环境配置之Opencv 
    112.6项目开发环境配置之Dlib 
    122.7项目性能优化配置 
    13程序设计篇
    (C++版)
    3.1实时视频采集程序设计关键技术 
    143.2实时图像抓拍程序设计 
    153.3实时人脸检测程序设计 
    163.4实时人脸特征点标定程序设计 
    173.5实时人脸特征点对齐程序设计 
    183.6实时目标跟踪程序设计 
    193.7实时人脸比对程序设计 
    203.8实时活体检测之眨眼识别 
    213.9实时活体检测之张嘴识别 
    223.10人脸聚类程序设计 
    23环境部署篇
    (Python版)
    2.1项目开发环境概述技术框架 
    242.2Dlib框架源码编译 
    252.3项目工程文件创建 
    262.4项目开发环境配置之Cuda 
    272.5项目开发环境配置之Opencv 
    282.6项目开发环境配置之Dlib 
    292.7项目性能优化配置 
    30程序设计篇
    (Python版)
    3.1实时视频采集程序设计关键技术 
    313.2实时图像抓拍程序设计 
    323.3实时人脸检测程序设计 
    333.4实时人脸特征点标定程序设计 
    343.5实时人脸特征点对齐程序设计 
    353.6实时目标跟踪程序设计 
    363.7实时人脸比对程序设计 
    373.8实时活体检测之眨眼识别 
    383.9实时活体检测之张嘴识别 
    393.10人脸聚类程序设计 
    40模型训练篇4.1人脸区域特征样本标注模型训练 
    414.2人脸检测模型训练 
    424.3人脸检测模型测试 
    434.4人脸特征点样本标注 
    444.5人脸特征点模型训练 
    454.6人脸特征点模型测试 
    46算法模型篇5.1人脸识别算法模型概述算法模型 
    475.2人脸检测算法模型之HOG 
    485.3人脸检测算法模型之CNN 
    495.4特征点检测算法模型之ERT 
    50深度学习框架
    (Dlib)
    6.1主流深度学习框架概述深度学习框架 
    516.2Dlib深度学习框架基础 
    526.3Dlib深度学习开发实例1 
    536.4Dlib深度学习开发实例2 


    三、未完待续

    本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,全文共53个章节,持续更新,敬请关注。人脸识别技术交流QQ群:859860225。

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