AI&BlockChain：“知名博主独家讲授”人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像
AI&BlockChain：“知名博主独家讲授”人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像识别模型训练模块
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人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像识别模型训练模块
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人工智能创新应用竞赛【精选实战作品】之《基于计算机视觉、自然语言处理、区块链和爬虫技术的智能会议系统》软件系统案例的界面简介、功能介绍分享之五、人脸图像识别模型训练模块
5.2、三个模块设计思路
5.2.1、人脸图像实时采集
首先，在文本框内填写邀请嘉宾的姓名，接着点击【创建文件夹】按钮，此时后台会自动创建该姓名的一个文件夹，用来存放该嘉宾的所有训练人脸照片。当然，如果删除该文件夹，直接点击【删除文件夹】按钮即可删除当前已经创建的文件夹。如果已经创建该文件夹，会被提示。
LSTNet
web3.0
接下来就是实时采集嘉宾的人脸照片，可以通过点击【打开摄像头并拍照】按钮，会将采集的嘉宾照片保存在以其姓名命名的文件夹内。
教程
可以通过点击【查看所拍图片】按钮，查看所拍摄照片，当然，如果照片不满意，可以点击【删除图片】按钮，将当前图片进行删除。
pcb设计制作
API测试工具
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5.2.2、人脸识别训练模型
上一个模块已经完成了对嘉宾照片的采集，本模块实现模型训练。先点击【选择训练文件夹】按钮，选择所有待训练的人脸图像，接着点击【开始训练模型】按钮，后台程序就会调用机器学习算法，实现对人脸关键点的特征提取和计算，并储存为一个训练好的模型。当需要进行人脸识别时，就基于该模型实现人脸检测和辨别。
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5.2.3、图像风格迁移
本模块的设计主要是因为基于VGG16算法进行的风格迁移设计的算力较大，并且因为本次比赛，团队使用的是我们自己的笔记本进行展示，由于算力不够，导致神经网络训练时间耗费较多。所以，将神经网络的训练阶段放在本模块，而前边的【图像风格艺术化】按钮，只是调取最后得到结果。
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操作过程也很简单，非常方便初学者使用。首先，依次点击【选择待迁移图片】、【选择风格图片】按钮，打开两张图片，最后点击【图像风格艺术化】按钮，对以上两张图片进行风格艺术化设计，最后生成的结果如图所示。
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