AIFFEL Life

[Day33] 나와 닮은 연예인 얼굴을 찾는 방법

nevermet 2020. 12. 15. 16:38

오늘은 자신의 얼굴과 비슷한 연예인 얼굴을 찾는 실습을 진행해 봤습니다. 얼굴 인식에 관련된 글들을 모아서 공유합니다~

1. 개요: 머신러닝을 위한 특성 임베딩 추출 및 제공

cloud.google.com/solutions/machine-learning/overview-extracting-and-serving-feature-embeddings-for-machine-learning?hl=ko

 

개요: 머신러닝을 위한 특성 임베딩 추출 및 제공  |  솔루션  |  Google Cloud

이 문서는 ML(머신러닝)을 위한 특성 임베딩 추출 및 제공 과정을 살펴보는 시리즈 중 하나입니다. 이 문서에서는 특성 임베딩의 개념과 특성 임베딩이 중요한 이유를 설명합니다. 또한 텍스트

cloud.google.com

2. Face Recognition

github.com/ageitgey/face_recognition

 

ageitgey/face_recognition

The world's simplest facial recognition api for Python and the command line - ageitgey/face_recognition

github.com

3. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

arxiv.org/abs/1503.03832

 

FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

Despite significant recent advances in the field of face recognition, implementing face verification and recognition efficiently at scale presents serious challenges to current approaches. In this paper we present a system, called FaceNet, that directly le

arxiv.org

4. C4W4L04 Triplet loss

www.youtube.com/watch?v=d2XB5-tuCWU

5. Embedding Projector

huyhoang17.github.io/128D-Facenet-LFW-Embedding-Visualisation/

 

Embedding projector - visualization of high-dimensional data

Visualize high dimensional data.

projector.tensorflow.org

6. 차원 감소와 PCA 분석

bcho.tistory.com/1209?category=555440

 

차원 감소(Dimension reduction) 와 PCA 분석

차원 감소와 PCA 분석 조대협 (http://bcho.tistory.com) 차원 감소 (Dimension reduction) 데이타를 분석할때 피쳐가 많으면 데이타 분석이 어렵고, 특히 3개 이상 (3차원)의 피쳐가 존재할 경우 시각화가 어려

bcho.tistory.com

7. StatQuest: t-SNE, Clearly Explained

www.youtube.com/watch?v=NEaUSP4YerM&feature=youtu.be