大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言识别模型的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python语言识别模型的解答，让我们一起看看吧。
python做人脸识别用OpenCV就够了吗？你怎么看？
不够。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多函数非常高效地实现了计算机视觉算法。更多的充当一个工具箱的角色。尽管4.0版本引入了深度学习，在实际应用中还是不够的，顶多用来尝鲜。
现在人脸识别较为成熟的方式是SSD人脸检测，使用的caffe框架。建议了解这个。高度可定制化，甚至可以把训练好的模型直接部署使用。
人脸识别本质上属于深度学习，想在这个领域长期深耕下去，基础是必须要掌握的，当掌握了基础，在看TensorFlow和Caffe,才会领悟，这些都是一个手套。
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？
做c/s版的就可以，类似门禁，有很多公开的库可以使用，比如dlib，opencv，face recongnition等等，识别率都在98%以上，界面可以使用自带的tkinter足够了，就一个毕设而已。纯客户端软件都可以。
至少有2种方案，第一种是可以具体做一个人脸设计应用系统，将整个毕设的内容倾向于系统实现；第二种是将重点放在具体的识别模型算法上。具体来说：
第一种：人脸识别系统实现
这种方案可以将毕设当做一种工程实践类的毕设。内容涉及到整个系统的设计，比如是***用BS架构还是CS架构，人脸数据如何***集、识别终端设备搭建、后端服务器、数据库设计、硬件拓扑关系及数据流的设计等等。而具体的人脸识别模型训练和算法实现，完全可以使用开源的程序，OpenCV、Keras或其他Python库等都有开源的算法，拿来用就可以，满足一般需求，在论文中只介绍一下用的算法的原理，你可以不用将重心放在整个算法的优化上。
第二种：重点研究人脸识别模型和算法
这种方案将重心放在具体的模型和算法实现。就需要从现行的算法中通过你的优化，提出一种精度更高、模型训练更快或者是样本量更少的算法，作为论文来说必须给出具体的优化指标，例如可以研究基于深度神经网络的单样本模型算法提高人脸识别可靠性和准确度等等，当然这些模型用Python或者Keras都有一些开源的***，推荐OpenFace，使用Python+Keras实现的案例，GitHub地址是：
***s://github***/iwantoo***x/Keras-OpenFace
如何利用python来构造一个***评分模型？
1.背景介绍
在大数据自动化审批实践中，信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值。在消费金融的风险控制实践中，信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡？
简而言之就是利用客户已有的信息，这些数据可以来自一些三方平台（例如芝麻分、京东白条、微信、银行***）等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化，这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的data比赛Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit ，一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据，数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集，我们这里则简化很多，以期能够管中窥豹。
一个完整的***评分模型主要包括以下几个部分：
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型[_a***_]评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit，共计有15万条样本数据，主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
到此，以上就是小编对于python语言识别模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言识别模型的3点解答对大家有用。
