目录

前言

一、实现步骤和雏形示例代码

二、扩展思路介绍

三、活体检测深度解读和示例代码

小编按：CMV可是病毒界的一位潜伏高手，免疫系统想要抓住它，真不容易。小编对CMV的了解也是皮毛，除了开医嘱查一查抗体，别的大概都不知道了…CMV是什么？从哪来？到哪去？这一困扰人类的终极问题，也该问一问CMV啦！

回复「CMV」可查看本文。

认识一下CMV

实时口罩检测系统，使用Keras、TensorFlow和OpenCV

照片由 JESHOOTS.COM 在 Unsplash 上提供

机器学习运维（MLOps）是一组用于自动化和简化机器学习（ML）工作流程和部署的实践。所选择的部署策略可以显著影响系统的性能和效用。所以需要根据用例和需求，采用不同的部署策略。在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。

批处理

着色器（Shader）是在 GPU 上运行的程序。它们被称为着色器的原因是，最初它们只处理3D对象的着色，但后来扩展到了3D对象之外。它们需要与传统编程不同的思维方式，因为程序是针对每个顶点或像素并行运行的。

需要安装的库：dlib==19.24.99,face_recognition,opencv等，python环境3.9.19

以识别2个人脸为例，代码如下

阿强坐在实验室的桌前，眼前是一台高分辨率的摄像头和一台性能强大的计算机。窗外的阳光透过窗帘洒在桌面上，映出一片温暖的光影。正当他思考下一个项目时，突然，他的手不自觉地挥动了一下，仿佛在与空气中的某种力量交流。

之前发布了文章【python摄像头识别检测已有照片人脸】，虽然可以识别已经存在的头像，但是识别错误的概率还是挺高的，后来几经探索使用hog模型，正脸的识别率会提高不少。

hog（Histogram of Oriented Gradients）模型是一个经典的计算机视觉算法，用于人脸检测，速度较快，适用于大多数普通场景。它适用于实时检测，但在复杂场景下精度可能略逊于 CNN 模型。