最近再看face alignment的相关文章,目前比较流行的算法都是基于(Cascaded pose regression,CPR)[1]的框架上做的,该算法之所以流行的原因是简单高效.CPR分为训练和检测两个部分,首先介绍检测流程: face alignment的目的是估计向量face shape,该向量由组成,其中K表示landmark的个数,由于每个landmark有横纵两个坐标,将所有的坐标连接起来构成长度为2K的向量即face shape.CPR检测流程如上所示,一共有T个stage…

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch…

搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别.(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁. 今天先介绍第一部分和第二部分. 主要说三篇顶会文章. ===============…

http://blog.jobbole.com/85783/     首页 最新文章 IT 职场 前端 后端 移动端 数据库 运维 其他技术 - 导航条 - 首页 最新文章 IT 职场 前端 - JavaScript - HTML5 - CSS 后端 - Python - Java - C/C++ - PHP - .NET - Ruby - Go 移动端 - Android - iOS 数据库 运维 - Linux - UNIX 其他技术 - Git - 机器学习 - 算法 - 测试 - 信息安…

人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别.(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁. 今天先介绍第一部分和第二部分. 主要说三篇顶会文章. ================================== 关键词:人脸检测 人…

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep…

Awesome Works  !!!! Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 Others 2015 ICCV 2015 CVPR 2015 Others 2014 CVPR 2014 Others & Before Journal Papers Theses Datasets Challenges Other Related Papers Eval…

0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特…

Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…

From:  http://www.pamitc.org/cvpr15/program.php Official Program for CVPR 2015 Monday, June 8 8:30am-8:40am Ballrooms A,B,C Rooms 302,304,306 Opening Remarks from Conference Chairs The opening remarks will be made from Ballrooms A,B,C, but a live vid…

人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术.摄像机.摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测.跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测.人脸关键点检测.人脸验证等.<麻省理工科技评论>(MIT Technology Review),2017年全球十大突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your Face)入围. 人脸识别优势,非强制性(采集方式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取).非接触性(用户不需要与设备接触).并发性(可同时多人脸检测.跟踪.识别).深度…

感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for  Real-time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285118205_715754代码位置:https://github.com/Mandylove1993/complex-yolo(值得复现一下) 摘要.基于激光雷达的三维目标检测是自动驾驶的必然选择,因为它直接关…

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh…

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression 该文献采用一个新型的VRN网络对任意的面部姿势和表情的2D图片进行3D面部重建,并绕过3D可变模型的构造(在训练期间)和拟合(在测试期间). volumetric representation 文献中是通过CNN回归来预测3D面部的顶点,直接对所有的3D面部点进行预测的话不利于VRN的学习.该文献中将mesh转换为v…

论文连接 网络简介 face++2017年coco keypoint benchmark 数据集冠军的文章,发表于CVPR201 1  提出了一种金字塔型的串接模型,即CPN(cascaded pyramid network),这个模型能够同时兼顾人体关节点的局部信息以及全局信息,结果取得了不错的效果; 2   使用了在线难例挖掘(online hard keypoints mining)的技术,这对于人体姿态估计任务中一些存在遮挡的“hard”的关键点的预测有所帮助: 3   测试阶段考量了s…

一.PipeLine 要点 TopDown + GlobalNet + RefineNet 二.Motivation 通过提高对难以识别的关键点的识别准确率,来提升总体识别准确率. 方法:1.refineNet中提升感受野 2. 在线难例挖掘 三.关键点 1. 软非最大值抑制(Soft NMS) Hard NMS是将IOU超过阈值之后的,分数比较差的框直接过滤掉,保留框相对较少.软非最大值抑制将分数较差的框的得分进一步抑制降低但保留(前提是IOU达到阈值以上),提升了一定的物体检测的召回率,从而…

相关论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐. 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning,包含三个阶段: 1) 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2) 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口 3) 利用一个更强大的CNN进一步改善结果,并输出人脸关键点位置. 本文的贡献: 1…

Weilin Huang——[arXiv2016]Accurate Text Localization in Natural Image with Cascaded Convolutional Text Network 目录 作者和相关链接 背景介绍 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 个人主页:Tong He,黄伟林,乔宇,姚剑 作者简单信息: 论文下载:论文传送门 背景介绍 自底向上方法(bottom up)的一般流程 Step 1: 用滑动窗口或者MSER…

Exploiting Points and Lines in Regression Forests for RGB-D Camera Relocalization 利用回归森林中的点和线进行RGB-D相机重新定位 张宁 https://pan.baidu.com/s/17RfrQqp0LaCELabma4jVDQ Lili Meng , Frederick Tung , James J. Little , Julien Valentin , Clarence W. de Silva Abstra…

本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解 到 最小二乘 基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…

Fine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints 简介 head pose estimation 经典论文,使用CNN预测三个角度值,pitch,yaw,roll,本文提出一种combined classification and regression方法,并且用了HopeNet,在BIWI.300W-LP和AFLW2000数据集上训练和测试,比使用landmark方法得到了提升,模型大小也不是特别大,能够实时. 网络结构 使用resnet作…

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数…

Logistic模型和SVM都是用于二分类,现在大概说一下两者的区别 ① 寻找最优超平面的方法不同 形象点说,Logistic模型找的那个超平面,是尽量让所有点都远离它,而SVM寻找的那个超平面,是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离,即只用到那些"支持向量"的样本--所以叫"支持向量机". ② SVM可以处理非线性的情况 即,比Logistic更强大的是,SVM还可以处理非线性的情况.​ ③Logistic regression 和 SVM本质不同在于loss f…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

Linear regerssion 线性回归 回归: stock market forecast f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数 self driving car f(获取的道路图像)= 方向盘角度 recommendation f(使用者A 商品B)= 购买商品可能性 预测妙蛙种子 cp值 combat power f( xs ) =cp after evolution xs xhp xw xh 找model 定义 function set step 1: model y…

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效…