持续更新ing,敬请期待! 参考:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205  1. DeepID人脸识别算法 香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果. (1)问题引入及算法流程 DeepID所应用的领域是人脸识别的子领域——人脸验证,就是判断两张图片是不是同一个人.人脸验证问题很容易就可以转成人脸识别问题,人脸识别就是多次人脸验证.DeepID达到的效果都是在LFW…

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…

人脸识别关键问题研究 a) 人脸识别中的光照问题 光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败.研究思路是将在对其进行系统分析的基础上,考虑对其进行量化研究的可能性,其中包括对光照强度和方向的量化.对人脸反射属性的量化.面部阴影和照度分析等等.在此基础上,考虑建立描述这些因素的数学模型,以便利用这些光照模型,在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响.重点研究如何在从人脸图像中将固有的人脸属性(反射率属性.3D表面形状属性)和…

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.…

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…

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接…

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco…

Face++人脸识别 进入官网 Face++ 致力于研发世界最好的人脸技术,提供免费的API和SDK供企业和开发者调用,更有灵活的定制化服务满足不同需求.已有多家公司使用Face++技术服务,完成包括人脸搜索.定位.识别.智能美化等功能.我们旨在为合作者提供完善的技术与维护服务. 百度媒体云人脸识别 进入官网 百度媒体云人脸识别服务,依托百度业界领先的人脸识别算法,提供了人脸检测.五官定位.人脸属性检测等功能.媒体云人脸识别服务通过提供一系列HTTP Restful API及跨终端平台SDK,实…

DeepID人脸识别算法之三代 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/42091205 DeepID,目前最强人脸识别算法,已经三代. 如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的效果.虽然是今年7月份才出的成果,但连发三箭,皆中靶心,使用的卷积神经网络已经改进了三次,破竹之…

引入 随着深度学习的出现,CV领域突破很多,甚至掀起了一股CV界的创业浪潮,当次风口浪尖之时,Google岂能缺席.特贡献出FaceNet再次刷新LFW上人脸验证的效果记录. 本文是阅读FaceNet论文的笔记,所有配图均来自于论文. 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46687471 FaceNet 与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同,FaceNet并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习,然后抽取其中某一层…