人臉辨識 GitHub的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Python 幫幫忙!用程式思維解決現實世界問題

為了解決人臉辨識 GitHub的問題，作者LEEVAUGHAN 這樣論述：

　　Python 語法大概都會了，認證或 Leetcode 的題目也刷過一輪了，程式功力怎麼還是停滯不前！？ 　　只刷程式題還不夠，職場上不會要你去找特定的字母組合、也不會要你去找質數或數列中遺失的數字等，這些是大家應該要會的程式和演算法基礎；Github 若只有放課堂上教的九九乘法表、簡易計算機範例，也不可能會受到企業青睞。 　　要累積實戰能力，你需要刷各種不同領域的專題，懂得運用各種程式技巧和跨領域的知識，才足以解決現實世界可能會遇到的人臉特徵比對、文章抄襲、加解密處理...等實務問題。 　　本書提供豐富的專案實作，可以挑戰到超過 60 項的 Python 專案，

也可以學習人臉偵測、身份辨識、即時影像處理、自然語言處理、統計分析、資料視覺化、網路爬蟲、...等各種熱門技術，作者也巧妙安排解決各種天文、地理、海巡、文學、哲學領域會遇到的問題，甚至連科幻片、殭屍片才會遭遇的困境，也都可以用 Python 來應付，跟上本書的節奏，原來 Python 真的無所不能。 　　【本書適用對象】 　　● 老是在跟基礎語法打混戰，不知道要拿 Python 做什麼。 　　● 即將畢業的資電科系學生，需要快速累積作品專案、擦亮履歷。 　　● 有程式基礎、期待轉職，但不知從何開始下手。 　　● 過往沒接手過完整專案，缺乏整合不同技術的經驗。 　　● 閒暇時想進行興趣專案開發

，卻想不到任何主題。 　　【第三方支援套件】 　　資料分析基礎工具：Pandas、NumPy 　　影像辨識：OpenCV 　　圖表與視覺化呈現：matplotlib、bokeh、holoviews、wordcloud 　　自然語言處理：NLTK 　　網路爬蟲：requests、BeautifulSoup4 　　圖形化 GUI：tkinter 　　影像處理與繪製：pillow、turtle 　　語音套件：playsound、pyttsx3 　　其他基礎必備套件：os、re、pathlib、sys、random、math、itertools、collections、time、DateTime、s

tatistics、webbrowser 　　 　　【跨領域專案主題】 　　● 幫影集《陰屍路》畫出最佳的逃生地圖 　　● 運用統計分析制定海上搜救計畫 　　● 結合人臉辨識和自動反擊抵禦變種人入侵 　　● 用 NLP 幫福爾摩斯作者平反抄襲疑雲 　　● 掃描火星地表找出最平坦的登陸地點 　　● 離開地球表面也能安全返航的路線模擬 　　● 偵測天體亮度找出疑似外星建築物 　　...等 16 個實務專案 本書特色 　　● 多領域專案情境＋整合 Python 套件與技術 　　● 16 個專案還不夠？每章結尾再提供練習專案和挑戰題，延伸共計有 48 個專案 　　● 書上程式碼都加上詳細中文註解，

清晰明瞭、一看就懂，進階 Python 語法也會適當提點說明 　　● 全書範例提供 .py 檔和 .ipynb 檔兩種格式，方便讀者用不同方式執行應用 　　● 本書由施威銘研究室監修，書中針對原書內容進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決人臉辨識 GitHub的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學 

遷移學習於樹莓派之辨識系統

為了解決人臉辨識 GitHub的問題，作者周昱愷 這樣論述：

　　現代科技隨著時間發展已經徹底改變人們的生活方式，人工智慧AI在各種方面都發展迅速，涉及醫學、工業、教育…等領域，其中機器視覺的使用已經是非常常見，在物件辨識上更是有一大進步。本論文研究如何在樹莓派上利用Python環境建立簡便的物件辨識系統，使用各種預訓練模型進行訓練，並對各模型進行測試與比較。　　訓練物件的流程大致分為準備訓練環境、蒐集素材、挑選訓練模型、進行訓練、產生並儲存訓練數據、測試訓練結果與比較。本論文使用Keras卷積神經網路的架構進行訓練，在Keras的模型庫中有許多的預訓練模型，有各種不同的特性與用處。　　收集素材以知名人物作樣本，使用InceptionV3模型、VGG1

6模型、InceptionResNetV2模型、Xception模型來進行訓練，並進行訓練速度、辨識速度、準確率的測試與比較。