这篇是Ren Shaoqing发表在cvpr2014上的paper,论文是在CPR框架下做的,想了解CPR的同学可以参见我之前的博客,网上有同学给出了code,该code部分实现了LBF,链接为https://github.com/jwyang/face-alignment.下面介绍算法的整个流程. 简单的说,该算法利用random forest和shape indexed features得到local binary features,然后利用linear regression 求解regre…

下载地址: 本帖隐藏的内容 <ignore_js_op> face-alignment-in-3000fps-master.zip (794.42 KB, 下载次数: 1076) 该源码采用c++编写,重现了 “Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features  ”cvpr2014文章中的人脸对齐算法,文章下载地址见:http://www.thinkface.cn/thread-3137-1-1.html 使用说明:…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 3D数据表示 点云深度学习 三.我们的方法 3.1 自适应特征调整(AFA)模块 3.1.1 影响函数fimp 3.1.2 关系函数frel 3.1.3 逐元素影响图 3.2带有局部特征调制的PointWeb 四.实验评估 4.1 应用细节 4.2 S3DIS语义分割 数据和度量 性能比较 消融研究 特征可视化 4.3 ScanNet语义体素标记 4.4 ModelNet40 分类 五.结束语 PointWeb: Enhancing Local Neighbo…

源地址:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/49838245/ 3000FPS是人脸对齐算法,特点是速度快!我利用的是thinkface上一位大牛提供的代码http://www.thinkface.cn/thread-3136-1-1.html这里面提供了C++版代码,人脸数据库及大牛训练好的模型的连接,大家可以自行下载.下面介绍具体的配置过程以及遇到的问题和其解决方法. 安装分为4个步骤: 1.下载人脸数据库,获取Path…

前言 最近研读了孙剑团队的Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features这篇paper,基于matlab进行实现. 实现原理: 包含训练和测试两个阶段: 1.基于标准随机森林回归算法独立地学习每个特征点的局部二值特征,连接形成每张图像的特征: 2.基于双坐标下降法学习全局线性回归: 论文下载: http://www.jiansun.org/papers/CVPR14_FaceAlignment.pdf matlab实现…

引自:http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/55271815 人脸检测 早已比较成熟,传统的基于HOG+线性分类器 的方案检测效果已经相当不错,我们也不再过多讨论,本节重点讨论人脸特征点对齐,特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上,并进一步用于人脸姿态或状态的判断(用在辅助驾驶.疲劳检测.AR等). 下面介绍常用的人脸对齐算法: • ASM ASM(Active Shape Model)是指主观形状模型,即通过形状模型 对 目标物体进行抽…

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…

编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模式识别大会(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,简称CVP…

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…

2014看计算机视觉领域的最新热点" title="从CVPR 2014看计算机视觉领域的最新热点"> 编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲研究院实习生胡哲的所见所闻. 作者:胡哲 微软亚洲研究院实习生 计算机视觉(Computer Vision)是近十几年来计算机科学中最热门的方向之一,而国际计算机视觉与模…

源地址:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375 OCTOBER 18, 2015 BY SATYA MALLICK 51 COMMENTS Facial landmark detection using Dlib (left) and CLM-framework (right). Who sees the human face correctly: the photographer, the…

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本…

人脸特征点定位 Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks codes: https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment bolg: http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/49955149 Extensive Facial Landmark…

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码…

[深度学习]最新的一些开源face alignment及评价 转载  2017年01月12日 11:33:39 2047 dlib :https://github.com/davisking/dlib/tree/v18.18 评价:速度快,可商用,有些时候不太准确 2. CLM-framework: https://github.com/TadasBaltrusaitis/CLM-framework 评价:很准确,不可商用 3. Face Detection, Pose Estimation a…

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download…

参考来源:http://www.cnblogs.com/lanye/p/5312620.html 人脸姿态估计:pitch,yaw,roll三种角度,分别代表上下翻转,左右翻转,平面内旋转的角度.       人脸姿态估计的方法有基于模型的方法,基于表观的方法,基于分类的方法等等.其中,基于模型的方法得到的效果最好,因为其得到的人脸姿态是连续的,而另外两种,是离散的,并且很耗时间.人脸姿态估计算法一般当做很多人脸对齐相关论文的副产品被提出,近期,比较“出名”的人脸对齐论文主要来自于CVPR,IC…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

前两篇介绍了Spark的yarn client和yarn cluster模式,本篇继续介绍Spark的STANDALONE模式和Local模式. 下面具体还是用计算PI的程序来说明,examples中该程序有三个版本,分别采用Scala.Python和Java语言编写.本次用Java程序JavaSparkPi做说明. package org.apache.spark.examples; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.ap…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的…

    本文转自:https://github.com/betars/Face-Resources Face-Resources Following is a growing list of some of the materials I found on the web for research on face recognition algorithm. Papers DeepFace.A work from Facebook. FaceNet.A work from Google. One…

Face-Resources Following is a growing list of some of the materials I found on the web for research on face recognition algorithm. Papers DeepFace.A work from Facebook. FaceNet.A work from Google. One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Re…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation…

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…