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…

人脸的Pose检测可以使用基于位置约束的特征点的方法.人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上,进一步确定脸部特征点(眼睛.眉毛.鼻子.嘴巴.脸部外轮廓)的位置.定位算法的基本思路是:人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合.经典算法是ASM和AAM. 一不小心听懂了ASM.AAM.CLM算法,还是记录下来...................... CLM/AAM/ASM/Snake模型: 参考文献:An Introduction to Active Shape Models.  Cons…

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…

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow…

引自:http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分: 人脸检测 face detection 人脸对齐 face alignment 人脸识别 face recognition,包括:  face verification:两张图片相似程度. face identification: 在图片库中检索与当前图片相似…

一.人脸对齐基本概念 人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标,然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度,使人脸对齐,由于输入图像的尺寸是大小不一的,人脸区域大小也不相同,角度不一样,所以要通过坐标变换,对人脸图像进行归一化操作.人脸关键点检测有很多算法可以使用包括:ASM.AAM.DCNN .TCDCN .MTCNN .TCNN.TCNN等,这里就不详细介绍,主要说一下得到人脸关键点之后如何进行人脸对齐,使所有人脸达到归一化效果,该过程如下图所示: 二.3D空间中的变换方式 欧氏变换:最简…

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…

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…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

机器学习之K近邻算法(KNN) 标签: python 算法 KNN 机械学习 苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质,于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import operator from collections import Counter #KNN需要测试集,训练集,标签和k值 #测试集:你需要测试的数据 #训练集:给定的标准数据 #标签:每个标准数据的类别 #k值 :测试集和训练集相比较下前K个最相识的训练集的值 # 用KNN算法找出测试集的类别 #…