编程语言python入门 人工智能和python是什么关系？

人工智能和python是什么关系？

人工智能是一个大概念，具体落地人工智能项目会联系机器学习和深度学习框架，这些框架大多是基于Python开发的，所以为了进一步人工智能项目的开发，Python语言的学习也是很有必要的

python用opencv做的人脸识别占用性能严重，怎么优化？

关于您的问题的描述性信息太少。无法给出具体答案。你只能给出一个大概的想法。

Python虽然易学易用，但效率不高，所以一般适合实验性代码开发，可以快速验证思想或算法的正确性。例如，在谈到人脸识别时，无论是使用深度学习算法还是传统算法，都应该首先设计一个算法，验证它是否能正常工作。只有能够正确检测出人脸的算法才是可行的算法。至于效率，这是下一个优化目标。

一般来说，图像处理的计算量比较大，在验证了算法的正确性后，通常会将Python代码移植到更高效的C/C平台上，特别是对于opencv，因为opencv的开发语言是C，至于如何用C调用Python模型，请参考我写的一篇文章，也是关于图像处理的。

此外，对于计算量较大的任务，如深度学习，CPU往往难以满足计算要求，因此需要GPU加速。

python做人脸识别用OpenCV就够了吗？你怎么看？

问这个问题是懒惰的，就像只记住500个单词就可以考研究生一样。

Opencv是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多函数来非常有效地实现计算机视觉算法。更像是工具箱。虽然4.0版引入了深度学习，但在实际应用中还远远不够。最多是用来尝试新事物。

现在比较成熟的人脸识别方法是SSD人脸检测，采用Caffe框架。建议您理解这一点。它可以高度定制，甚至训练好的模型也可以直接部署。

人脸识别本质上属于深度学习。如果你想长期深入这个领域，就必须掌握基础。当你掌握基础的时候，你会通过看TunSoFrand和咖啡馆来理解它。这些都是手套。

想用python做一个人脸识别认证当毕业设计用，有没有什么建议或者大体设计思路？

至少有两种解决方案。第一个是做一个人脸设计应用系统，它倾向于实现整个设计的内容；第二个是重点研究具体的识别模型算法。具体来说：

这种方案可以把竣工设计看作是一种工程实践竣工设计。内容涉及整个系统的设计，如BS架构或CS架构，如何采集人脸数据，搭建识别终端设备，后端服务器，数据库设计，硬件拓扑和数据流设计等，具体的人脸识别模型训练和算法实现，可以使用开源程序，opencv、keras等Python库都有开源的算法，可以用来满足一般的需要，本文只介绍了算法的原理，不能重点对整个算法进行优化。

该方案侧重于具体的模型和算法实现。我们需要通过对现有算法的优化，提出一种精度更高、模型训练速度更快或样本量更小的算法。作为论文，必须给出具体的优化指标。例如，我们可以研究基于深度神经网络的单样本模型算法，以提高人脸识别的可靠性和准确性。当然，这些模型在Python或keras中有一些开源资源，建议使用OPENFACE，并实现了使用Python keras的情况。GitHub地址是：https://github.com/iwantooxoxox/Keras-OpenFace

打算用Python做毕业设计，可以做哪些方面的？

现在人工智能和大数据很流行，Python在这些方面更强大。

供参考：https://www.toutiao.com/i6632168112936452612/在学习了这一系列教程之后，您可以开始学习人工智能并找到一份好工作。

python开发人脸识别，常用的框架有哪些？

用Python从opencv做人脸识别还是太难了，因为opencv提供的设施太基础了，现在做人脸识别的人都要用深度学习算法来训练模型，这样识别率才能提高。

因此，我们必须找到一个更高级别的框架。

例如，尝试此基于Dlib的人脸识别库（您也可以直接使用Dlib）：https://github.com/ageitgey/faceRecognition#face Recognition

有很多类似的框架，可以在GitHub上找到。然而，它们还达不到工业强度。如果您想在生产环境中使用它们，就必须权衡代码的质量和准确性。有很多洞。

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