【计算机视觉】MTCNN基于NCNN的测试过程

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【计算机视觉】MTCNN基于NCNN的测试过程

前言操作过程 NCNN: https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build#build-for-linux-x86; vector初始化: int num[4] = { 1, 4, 3, 2 }; int numLength = sizeof(num) / sizeof(num[0]); vector<int> nums(num, num + numLength); //使用数组初始化向量 Q: make[2]: *** No rule to…

【计算机视觉】基于OpenCV的人脸识别

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199…

【计算机视觉】基于行为的ReID演示

帮老师做了一个简单的基于行为(主要是步态)的ReID问题的Demo,效果例如以下图: 以下是提取的集中特征,前三个都是GEI系的,后几个是基于光流场的.然后右边是识别出的几个对象的排序,由于没有角度和衣服,书包等协变量改变的问题,所以识别比較准确,排第一的就是对的.事实上特征是之前提好的,由于对象也不多,识别序列对也是一次性计算的.右边识别出的几个人是显示的动态行走的序列图,所以预先把每一个人resize的剪影存储在vector中. int main(int argc, char*argv[])…

深度学习与计算机视觉：基于Python的神经网络的实现

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []…

【计算机视觉】基于Kalman滤波器的进行物体的跟踪

预估器我们希望能够最大限度地使用測量结果来预计移动物体的运动. 所以,多个測量的累积能够让我们检測出不受噪声影响的部分观測轨迹. 一个关键的附加要素即此移动物体运动的模型. 有了这个模型,我们不仅能够知道该移动物体在什么位置,同一时候还能够知道我们观察支持模型的什么參数. 该任务分为两个阶段.在第一阶段,即预測阶段.用从过去得到的信息进一步修正模型以取得人或物体的下一个将对出现的位置.在第二阶段,即校正阶段,我们获得一个測量.然后与基于前一次測量的预測值(即模型)进行调整.完毕两个阶段预计任务…

【计算机视觉】基于Shading Model（对光照变化一定不变性）的运动目标检测算法

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio…

【计算机视觉】基于局部二值相似性模式（LBSP）的运动目标检测算法

基于局部二值相似性模式(LBSP)的运动目标检测算法 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 本文根据论文:Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.该文章思想借鉴了VIBE,其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种(LBSP)运动目标检测算法的组合.在VIBE中,算法…