搜集整理了2004~2015性能最好的人脸检测的部分资料,欢迎交流和补充相关资料. 1:人脸检测性能 1.1 人脸检测测评 目前有两个比较大的人脸测评网站: 1:Face Detection Data Set and Benchmark(FDDB) 网址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html FDDB是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库,为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台,其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸:该校还维…

本文汇总了全球范围内提供基于Web服务的人脸检测和识别的API,便于网络中快速部署和人脸相关的一些应用. 1:从How-old的火爆说起 最开始,网站的开发者只是给一个几百人的群发送email,请他们试用一下并给一些反馈,本来期望至少有50人会响应,结果几个小时内超过了35000人试用,于是他们shocked.试想一下,如果一个本不知名的网站,由于类似功能开发合理,打动了消费者,那可以带来非常多的用户. 他们总结这主要得益于3点:1)利用 Project Oxford 识别图片中人物的性别和年龄…

在计算机视觉领域中,人脸检测或者物体检测一直是一个非常受关注的领域,而在人脸检测中,Viola-Jones人脸检测算法可以说是非常经典的一个算法,所有从事人脸检测研究的人,都会熟悉了解这个算法,Viola-Jones算法在2001年的CVPR上提出,因为其高效而快速的检测即使到现在也依然被广泛使用,OpenCV 和 Matlab中都将这个算法写进了函数库可以很方便的直接调用.虽然VJ人脸检测算法最初都是用来检测正面的人脸图像,对于侧脸图像的检测不是很稳健,不过这个算法依然有值得研究的价值. 这个…

VALSE QQ群对边缘检测近期最新进展的讨论,内容整理如下: 1)推荐一篇deep learning的文章,该文章大幅度提高了edge detection的精度,在bsds上,将edge detection的精度从f-measure<0.76提高到了0.78,人眼的性能为0.80.而且可以取得4帧每秒的速度,比之前的gpb几分钟一张图快了很多. Holistically-Nested Edge Detection   Saining Xie, Zhuowen Tu  (Submitted on…

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测.面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐).特征提取与分类器设计.一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究. 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法.在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示. 一般而言,人脸识别的研究历史可以分…

转自原文 R-Tree空间索引算法的研究历程和最新进展分析,2008 摘要:本文介绍了空间索引的概念.R-Tree数据结构和R-Tree空间索引的算法描述,并从R-Tree索引技术的优缺点对R-Tree的改进结构——变种R-Tree进行了论述.最后,对R-Tree的最新研究进展进行了分析. 关键词:空间索引技术:R-Tree:研究历程:最新进展 当前数据搜索的一个关键问题是速度.提高速度的核心技术是空间索引.空间索引是由空间位置到空间对象的映射关系.当前的一些大型数据库都有空间索引能力,像Ora…

做机器视觉和图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容:其二是所作工作要具备很高的实用背景.解决第一个问题 的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找 到一个实际应用的项目,边做边写文章. 做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页. 依照下面目录整理:[1]. 研究群体(国际国内) [2]. 专家主页 [3]. 前沿国际国内期刊与会议…

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学…

最新版本整理完毕,见: http://face2ai.com/MachineLearning-Haar-like-Adaboost-cascade 0:写在前面的话           写在前面的牢骚话,作为一个非主流工程师,我专业与目前工作都与这些知识相隔十万八千里,所以,我所学习和实现的完全是因为兴趣,目前还研究学习的很浅,谈不上高深,所以还是要继续努力学习.希望和大家多交流,也欢迎伪大牛,假专家板砖伺候,也希望真大牛多指点(真大牛不会啰嗦一堆来显得他知道的多,哈哈),总之,本人还在菜鸟阶段…

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti…