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pca 人脸检测相关的博客

AI学习路线

阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会 本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为

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2019五个最棒的机器学习课程

凭借强大的统计学基础,机器学习正在成为最有趣,节奏最快的计算机科学领域之一,目前已经有无穷无尽的行业和应用正在使用机器学习使它们更高效和智能。 聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测是机器学习模型正在实际应用于日常生活的几个例子。 机器学习到

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一文综述人脸检测算法(附资源)

人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。 问题描述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可

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人脸检测与识别的趋势和分析

现在打开谷 * 公司的搜索器,输入 “face detect”,估计大家都能够想到,都是五花八门的大牛文章,我是羡慕啊!(因为里面没有我的一篇,我们实验室的原因,至今没有让我发一篇有点权威的文章,我接下来会写 4 张 4A 纸的检讨,去自我检讨下为什么?--

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人脸检测算法之 S3FD

SIGAI 特邀作者:Baoming 原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。 导言 自从anchor-based method出现之后,物体检测基本上就离不开这个神奇的anchor了。只因有了它的协助

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《Master Opencv...读书笔记》非刚性人脸跟踪 IV (终)

一、我们目前为止拥有什么 为了有一个连续完整的认识,在介绍最后一节前,先梳理下至今我们训练了哪些数据特征,并且训练它们的目的是什么。   1.      ft_data:利用手工标注工具,获取最原始的样本训练数据,包括以下内容:  图像名称集合imnames

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OpenCV+python 人脸识别

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法。 以支持向量机为代表的统计学习理论在随

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关于感受野的总结

感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域,换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比如下图(该图为了

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图像处理和计算机视觉中的经典论文

图像处理和计算机视觉中的经典论文   感谢水木上同领域的同学分享,有了他的整理,让我很方便的获得了CV方面相关的经典论文,我也顺便整理一下,把pdf中的文字贴到网页上,方便其它人更直观的获取所要内容~~~      资料的下载链接为:      http:/

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【技术短文】基于深度负相关学习的人群计数方法

SIGAI 特邀作者:cnns 原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。 1. 人群计数 监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场

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神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数能用作激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上

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随机森林概述

在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法,今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对

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《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.2节 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用

本节书摘来自异步社区《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》一书中的第5章5.2节 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 5.2 主成分分析方法在人脸图像识别中的

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《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》目录—导读

内容提要 人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究 本书系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果,全书共分为3个部分。 第1部分首先介绍了人脸识别的基础:计算机视觉和模式识别的原理,并介绍了20世纪70年代以来国内外人

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OpenCV学习(37) 人脸识别(2)

      在前面一篇教程中,我们学习了OpenCV中基于特征脸的人脸识别的代码实现,我们通过代码 Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); 创建了人脸识别模型类,该识别模型类基于特征值人

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OpenCV学习(36) 人脸识别(1)

本文主要参考OpenCV人脸识别教程:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html 1、OpenCV 从2.4开始支持3个新的人脸识别算法。 Eigenface

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【新智元干货】计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明,神经网络中的参数存在大量的冗余。因此,有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似 用低秩矩阵

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场景文本检测—CTPN算法介绍

SIGAI特约作者:沪东三哥 原创声明:本文为SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。 何为OCR ? OCR的全称为“Optical Character Recognition” 中文翻译为光学字符识别。它是利用光学技术

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干货 | 算法工程师入门第三期——黄李超讲物体检测

雷锋网(公众号:雷锋网)按:地平线大牛讲堂算法工程师入门第三期重磅来袭!本期地平线深度学习算法工程师黄李超将为大家带来物体检测相关内容的分享,全文约8000字,建议阅读时间20分钟,欢迎转发或收藏。 前期传送门: 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学

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改变你对世界看法的五大计算机视觉技术

计算机视觉是当前最热门的研究之一,是一门多学科交叉的研究,涵盖计算机科学(图形学、算法、理论研究等)、数学(信息检索、机器学习)、工程(机器人、NLP等)、生物学(神经系统科学)和心理学(认知科学)。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解,很多科学家相信

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