机器学习是不是很无聊，用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子，顺便提高一下姿势水平。
FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型，提供了一些图片处理的工具集，后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank 一个妹子，他给你个分数。
从此以后筛选简历，先把头像颜值低的去掉；自动寻找女主颜值高的小电影；自动关注美女；自动排除负分滚粗的相亲对象。从此以后升职加薪，迎娶白富美，走上人生巅峰。
苍老师镇楼：
隐私
因为隐私问题，训练图片集并不提供，但是提供了人脸抽取，图片大小归一化工具，稍微可能会放一些卡通图片。
数据集
130 张 128*128 张网络图片，图片名：1-3.jpg 表示 分值为 1 的第 3 张图。 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。
find_faces_in_picture.py
find_and_save_face 基于 face_recognition 从图片中找到人脸的坐标，并保存为新图片。
然后再用 resize 统一为 128×128 大小，为模型训练做准备。
模型
人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : TensorFlow-Examples
卷积神经网络部分代码，网络结构说明：卷积层，池化层，卷积层，池化层，全链接层。
运行
安装好 TensorFlow 之后，直接运行 train_model.py .
- 训练模型
- 保存模型到 model 文件夹
测试
运行完 train_model.py 之后, 直接运行 run_model.py 来测试.
下载
训练好的模型可以在以下网址下载： http://www.tensorflownews.com/
模型效果
- 训练过程 你可以看训练过程：Train_Result.md , 这里有损失函数和准确率变化过程。
- 测试结果 结果并不非常好，但是增加数据集之后有所改善。
(?, 128, 128, 24)
(?, 64, 64, 24)
(?, 64, 64, 96)
(?, 32, 32, 96)
[‘1-1.jpg’, ‘1-2.jpg’, ‘10-1.jpg’, ‘10-2.jpg’, ‘2-1.jpg’, ‘2-2.jpg’, ‘3-1.jpg’, ‘3-2.jpg’, ‘4-1.jpg’, ‘4-2.jpg’, ‘5-1.jpg’, ‘5-2.jpg’, ‘6-1.jpg’, ‘6-2.jpg’, ‘7-1.jpg’, ‘7-2.jpg’, ‘8-1.jpg’, ‘8-2.jpg’, ‘9-1.jpg’, ‘9-2.jpg’]
20
(10, 128, 128, 3)
[3 2 8 6 5 8 0 4 7 7]
(10, 128, 128, 3)
[2 6 6 6 5 8 7 8 7 5]
Test Finished!支持
- 提交 issue
Github: https://github.com/fendouai/FaceRank
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