paper 142：SDM算法--Supervised Descent Method

对于face recognition的研究,我是认真的(认真expression,哈哈哈~~~~~~)许久没有写blog了,欢迎一起讨论. SDM(Supvised Descent Method)方法主要是应用在人脸对齐上.SDM本是一种求函数逼近的方法,可以用于最小二乘求解.SDM并非一种人脸对齐方法,只是作者在提出新的人脸对齐方法中运用了自己的最小二乘方法.文章:Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment.…

人脸对齐SDM原理----Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment

最近组里研究了SDM算法在人脸对齐中的应用,是CMU的论文<Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment>.因为思路简洁巧妙有效,两年下来引用率就有283+了,以后估计1k+,这么有影响力的文章是要学习学习.网上有了相关的原理介绍,例如:http://www.thinkface.cn/thread-2913-1-1.html.自己看了有所了解,但不能真正理解原理思路,还是直接看论文为妥. .问题 ).Hessi…

SDM(Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment )

sdm SDM 人脸对齐的核心内容很简单,就是特征到偏移量的映射: Ix = R I 是特征,x是映射矩阵,R是偏移量.SDM人脸对齐方法训练的目的就是得到映射矩阵x,步骤如下: )归一化样本,使样本的尺度统一: )计算均值人脸: )将均值人脸,作为估计人脸放在样本上,使均值中心和原始人脸形状中心对齐: )计算基于每一个均值人脸的标记点的特征,sift,surf或者…

【Paper Reading】Deep Supervised Hashing for fast Image Retrieval

what has been done: This paper proposed a novel Deep Supervised Hashing method to learn a compact similarity-presevering binary code for the huge body of image data. Data sets: CIFAR-10: 60,000 32*32 belonging to 10 mutually exclusively categories(6…

坐标下降法（coordinate descent method）求解LASSO的推导

坐标下降法(coordinate descent method)求解LASSO推导 LASSO在尖点是singular的,因此传统的梯度下降法.牛顿法等无法使用.常用的求解算法有最小角回归法.coordinate descent method等. 由于coordinate descent method是相对较简单的做法,放在第一个介绍. 坐标下降法思想坐标下降法基于的思想很简单,就是当面对最小化一个多元函数的问题时,我们每一次迭代的时候只改变一个目标变量的值.也就是固定其他变量不动,只在该变量…

V-rep学习笔记：机器人逆运动学数值解法（Cyclic Coordinate Descent Method）

When performing inverse kinematics (IK) on a complicated bone chain, it can become too complex for an analytical solution. Cyclic Coordinate Descent (CCD) is an alternative that is both easy to implement and efficient to process.逆运动学问题一般采用解析法和基于Jacob…

封装算法: 模板方法(Template Method)模式

template method(模板方法)模式是一种行为型设计模式.它在一个方法中定义了算法的骨架(这种方法被称为template method.模板方法),并将算法的详细步骤放到子类中去实现.template method使得子类能够不改变一个算法的结构就可以重定义该算法的某些特定步骤. 须要指出的是,这里所说的template并非c++中的模板. 适用性算法的骨架事先已确定,仅仅是算法的某些步骤的详细实如今不同的子类中有所不同优点算法的基本骨架已确定,子类能够方便地实现算法的变体避免…

三维网格补洞算法（Poisson Method）

下面介绍一种基于Poisson方程的三角网格补洞方法.该算法首先需要根据孔洞边界生成一个初始化补洞网格,然后通过法向估算和Poisson方程来修正补洞网格中三角面片的几何形状,使其能够适应并与周围的原始网格融合.算法的主要步骤如下: 1-检测孔洞边界并初始化补洞网格 2-调整补洞网格 2.1-计算补洞网格中顶点的期望法向 2.2-基于期望法向旋转补洞网格中的三角面片 2.3-基于Poisson方程调整补洞网格顶点位置下面分别介绍算法中每一步的具体过程: 1:检测孔洞边界并初始化补洞网格检测孔…

paper 84:机器学习算法--随机森林

http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/13/2286212.html中一些内容基础内容: 这里只是准备简单谈谈基础的内容,主要参考一下别人的文章,对于随机森林与GBDT,有两个地方比较重要,首先是information gain,其次是决策树.这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial,与Information Gain Tutorial.Moore的Data Mining Tutoria…

三维网格补洞算法（Poisson Method）（转载）

转载:https://www.cnblogs.com/shushen/p/5864042.html 下面介绍一种基于Poisson方程的三角网格补洞方法.该算法首先需要根据孔洞边界生成一个初始化补洞网格,然后通过法向估算和Poisson方程来修正补洞网格中三角面片的几何形状,使其能够适应并与周围的原始网格融合.算法的主要步骤如下: 1-检测孔洞边界并初始化补洞网格 2-调整补洞网格 2.1-计算补洞网格中顶点的期望法向 2.2-基于期望法向旋转补洞网格中的三角面片 2.3-基于Poisson方程…

算法名称 Alias Method

public class AliasMethod { /* The probability and alias tables. */ private int[] _alias; private double[] _probability; public AliasMethod(List<Double> probabilities) { /* Allocate space for the probability and alias tables. */ _probability = new do…

Paper: A Novel Time Series Forecasting Method Based on Fuzzy Visibility Graph

Problem define a fuzzy visibility graph (undirected weighted graph), then give a new similarity measure of time series. Problem: 1. some significant information of the time series, such as trend information is lost by using visibility graph. 2. the o…

【uva 177】Paper Folding（算法效率--模拟）

P.S.模拟真の难打,我花了近乎三小时!o(≧口≦)o 模拟题真的要思路清晰!分块调试. 题意:著名的折纸问题:给你一张很大的纸,对折以后再对折,再对折--每次对折都是从右往左折,因此在折了很多次以后,原先的大纸会变成一个窄窄的纸条.现在把这个纸条沿着折纸的痕迹打开,每次都只打开"一半",即把每个痕迹做成一个直角,那么从纸的一端沿着和纸面平行的方向看过去,会看到一条美妙的曲线.输入对折次数,请绘出打开后生成的曲线.(P.S.看到画图我就笑了......<( - ︿-)>)…

基于Landmark的人脸对齐以及裁剪方法

利用Landmarks进行人脸对齐裁剪是人脸检测中重要的一个步骤.效果如下图所示: 基本思路为: a.人脸检测人脸的检测不必多说了,基本Cascade的方式已经很不错了,或者用基于HOG/FHOG的SVM/DPM等.这些在OpenCV,DLIB都有. b.在检测到的人脸上进行Landmarks检测,获得一系列的Landmark点对齐算法很多,特别是前几年人脸对齐获得了巨大的成功. [1].One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of R…

机器学习----人脸对齐的算法-ASM.AAM..CLM.SDM

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…

机器学习--详解人脸对齐算法SDM-LBF

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…

paper 155：face/head pose estimation

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…

Facial Landmark Detection

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…

face recognition[翻译][深度学习理解人脸]

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…

cvpr2015papers

@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…

Official Program for CVPR 2015

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…

cvpr2015总结

cvpr所有文章 http://cs.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CNN Hypercolumns for Object Segmentation and Fine-Grained LocalizationBharath Hariharan, Pablo Arbeláez, Ross Girshick, Jitendra Malik Improving Object Detection With Deep Convolutional…

CVPR2016 Paper list

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

[Converge] Gradient Descent - Several solvers

solver : {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}, default: ‘liblinear’ Algorithm to use in the optimization problem. For small datasets, ‘liblinear’ is a good choice, whereas ‘sag’ is faster for large ones. For multiclass problems, only ‘newton-cg…