# face_xiehe_classfication

**Repository Path**: numerical_aggregation_research/face_xiehe_classfication

## Basic Information

- **Project Name**: face_xiehe_classfication
- **Description**: 协和医院人脸数据分类
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-09-24
- **Last Updated**: 2021-11-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 人脸分类
#实验介绍：
三个实验：多分类（cnn+svm,分类用的是svm）、二分类(cnn)、同一疾病不同核型的分类(cnn)
实验思路：预训练模型-》微调
预处理：图片姿态矫正，数据增强，光照处理，人脸提取
整理数据：将数据以h5的形式保存到data文件(比如，6类分类数据保存在data_6.h5，预训练数据保存在data_all.h5)
预处理模型：cnnmodel.py定义了所有的训练模型，trainmodel_*.py训练模型,预训练模型训练了40代,精度达80%+（参见data\model\pre_model/pre_40_model.hdf5）；


文件夹
img：图片
face_cimg人脸彩色图片
face_img人脸黑白图片
pre_cimg预处理彩色图片
pre_img预处理灰度图片
cut_cimg人脸彩色图片

tool:小工具
data_*.py数据整理
CAM.py类激活图
evalue.py6分类训练的评估，得到预测标签，并保存为txt文件
enhance.py 图像增强
p_value.py计算p值
pvalue-2.py计算p值
confusion.py混淆矩阵
excel.py读取excel内容

core：人脸预处理程序

data：处理结果，训练好的模型
data_model打包好的数据（h5格式）
model训练好的模型

allmodel.py机器学习模型
data_class_6.py 训练6分类模型数据整理
data_class_6_height.py6分类上半部分人脸数据整理
trainmodel_*.py训练模型
ModelTest.py数据预处理
cnnmodel.py定义cnn模型