http://blog.csdn.net/u011531010/article/details/52270023 http://www.vccoo.com/v/2ed520 第一步 在 openface 文件中建立一个名为./training-images/的文件夹 mkdir training-images 第二步 为你想识别的每个人建立一个子文件夹.例如:我找了7组图像,每组为不同的明星,每组明星人脸图像大概有10个 第三步 然后把这几个训练文件夹放到openface/tarin-image

一．部署 1． 先把项目Clone下来 git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition.git 2． 安装环境: PyTorch 的安装可以参考这里https://pytorch.org/ pip install opencv-python tqdm scikit-learn tensorboardX 3.下载C3D预训练模型: 在项目目录下新建一个models目录,用来存放预训练模型 百度云地址:https://

Haar-like矩形遍历检测窗口演示Matlab源代码 clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24 % 检测窗口宽度 num = 24 % 检测窗口分划数 show = 1; % 1为作图 time = 0.001; % 作图间隔 %% if mod(board,num)~=0 error('检测窗口宽度必须是分划数的整数倍') else delta = board/num % 滑动步进值 end %% Haar特征1:左白,右黑,(

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540101kzqb.html clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24                                              % 检测窗口宽度num = 24                                                % 检测窗口分划数 show = 1;            

Atitti 图像处理 特征提取的科技树 attilax总结 理论 数学,信号处理,图像,计算机视觉 图像处理 滤波 图像处理 颜色转换 图像处理 压缩编码 图像处理 增强 图像处理 去模糊 图像处理 去燥 图像处理 抠图 图像处理 叠加混合 图像处理 滤镜 图像分析 质量评价 图像分析 图像检索 图像分析 金字塔分解 图像分析 边缘检测 canny 图像分析 边缘检测 sobel 图像分析 边缘检测 robert 机器视觉 特征提取 颜色特征 直方图 机器视觉 特征提取 颜色特征 色彩区块 机

作者:桂. 时间:2017-05-04  18:31:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取,最近在看音频特征提取的内容,用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis,该工具包的说明文档可以点击这里下载,对应的github链接点击这里. 一.常用工具包简

openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估

**本文恐怕不是完全的标题党** 视频多目标跟踪需要解决的关键点是前后两帧之间的Target Association,这是最难的环节(没有之一).第T帧检测到M个目标,第T+S(S>=1)帧检测到N个目标,怎样将这M*N对目标正确地关联起来,是“跟踪算法”最难的环节.(注意这里提到的是多目标,单目标跟踪很简单) 通常的跟踪方式是根据目标中心点距离.IOU(目标区域的交并比)等这些纯物理指标进行关联,中心点距离越小.IOU越大(区域重合面积越大),则认为是同一个目标.这种方式优点就是简单.匹配速度

Openface 简单入门 背景 Openface是一个开源的人脸识别框架,同类软件产品还有 seetaface ,DeepID等,当然,如果算上商业的产品,那就更多了. Openface人脸比对结果的准确度可能不是很好,它是有待提升的.如果有能力的话, 可能通过源码进行优化. 一般来说,置信度小于1 的基本可以接受的,但是这个要看具体的使用场景,我们可以根据具体的业务设置这个置信度阈值. 如果Openface 准确度达不到我们的要求, 我们可以多试几次,或者提供更加高质量的训练库图片和比对图片

目录 I. ARCNN 1. Motivation 2. Contribution 3. Artifacts Reduction Convolutional Neural Networks (ARCNN) II. DnCNN 1. Introduction 2. Denoising Convolutional Neural Networks (DnCNN) network III. Li et al. IV. DCAD 1. Introduction 2. Deep CNN-based Auto

目录 1. 亮点 2. 网络 3. Mask 及其融合 4. 结论 论文:Enhancing HEVC Compressed Videos with a Partition-Masked Convolutional Neural Network He, Xiaoyi, et al. "Enhancing HEVC compressed videos with a partition-masked convolutional neural network." 2018 25th IEEE

1.OpenFace内4个样例代码 配置学习了两个 其一: Ubantu 基本命令 Docker 安装方式.发布网站方式.查看验证安装结果命令 Openface 基本demo 实现方式.和基本原理 其二: 尝试安装了PyCharm(免费版)的开发环境 解读此段源代码 分析如下:(前提参考Demo1原理) 网页响应后台服务机制采用WebSocket方式,达到网面与后台Server服务信息交互 后台响应通过网页调用本地摄像头,采用OpenCV库 采集图像用后台调OpenFace提供算法和特征库进行对

请允许我大言不惭,叫做教程,特希望各位能指正.哦,我用的是vs2017.使用虹软技术 一.准备工作1.创建项目 2.添加EMGU.CV包 3.复制虹软的dll到项目 ,并设属性“复制到输出目录”为“如果较新则复制 准备工作到此结束,按F7切换到代码,然后进入第二步. 二.代码 using Emgu.CV; using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using Syste

1.OpenFace 是 卡耐基梅陇(CMU)大学的一个图像+机器学习项目,整体程序包含:人脸发现,特征提取,特征神经网络训练,人脸识别这四部分. github   https://github.com/cmusatyalab/openface/ API文档  http://openface-api.readthedocs.io/en/latest/index.html website  http://cmusatyalab.github.io/openface/ 2.安装 官方安装说明    

视频信息 和我之前的臆想不同,视频数据不仅仅是一帧一帧的图片本身,还包含个帧之间的联系,也就是还有一个时序的信息维度,包含人的动作判断之类的任务都是要依赖动作的时序信息的 视频数据处理的两种基本方法 - 使用3D卷积网络引入时间维度:由于3D卷积网络每次的输入帧是有长度限定的,所以这种方法更倾向于关注局部(时域)信息的任务 - 使用RNN/LSTM网络系列处理时序信息:由于迭代网络的特性,它更擅长处理全局视频信息 发散:结合两种方法的新思路 上面的具体实现也未必需要3D卷积,毕竟递归网络自己已经

作者:桂. 时间:2017-05-04  18:31:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取,最近在看音频特征提取的内容,用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis,该工具包的说明文档可以点击这里下载,对应的github链接点击这里. 这个工具包原说明

上个月,我们发布了牛津计划机器学习的情感识别API,能够帮助不同平台的开发者轻松添加智能应用,而无需精通人工智能领域.牛津计划仅仅是微软在人工智能领域探索中的一个实例,而我们的期望是实现更加注重个人使用体验和更优性能的产品,逐渐实现它看.听.说.理解甚至是进行推论的性能. 现在,声纹识别API和视频API已经公开预览,自定义识别智能服务(CRIS)可通过www.ProjectOxford.ai进行访问. CRIS能提供开发者构建针对特定词库.环境.或用户群的语音识别系统.视频API使得分析和自动

请允许我大言不惭,叫做教程,特希望各位能指正.哦,我用的是vs2017.了解更多详情可以访问虹软人工智能开放平台 一.准备工作 1.创建项目 2.添加EMGU.CV包 ,并设属性“复制到输出目录”为“如果较新则复制” 3.添加程序集System.ServiceModel的引用(Emgu视频捕捉需要) 准备工作到此结束,按F7切换到代码,然后进入第二步. 二.代码 using Emgu.CV; using System; using System.Collections.Concurrent; u

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia

先来普及一下概念, 计算机对人脸是如何识别的呢? 或者说图像是如何识别的.主要是获取单张图片的特征值记录了特征值以后,如果下一张图片来了以后两张图片特征值进行对比,如果相似度很高那么计算机就认定这两个是一类图(当然这是需要算法来实现的) 我写的这个是怎么实现的呢,一组训练集训练要识别的人的图像来进行特征提取保存到模型中,在通过摄像头返回的图像进行处理并最后展现出来 直接上代码:   ---- 抱歉由于不知道插入代码后怎么写文字我就全写这了.代码不算完善,但是识别没问题   使用时修改   tra