本文将基于深度学习的卷积神经网络(CNN)应用于基于RGB-D-T的多模态人脸识别问题. 此外,引入了基于CNN的识别模块与各种纹理特征(LBP,HOG,HAAR,HOGOM)的后期融合,在基准RGB-D-T数据库上展示了更好的识别性能. 本文得到的结果表明,经典的纹理特征和基于CNN的特征可以相互补充以达到识别的目的. 已经开发了几种用于面部识别的算法来处理这些挑战. 这些算法的例子包括但不限于主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA),局部二元模式(LBP),定向梯度直方图(HOG) ,H…

GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition. VLAD: vector of locally aggregated descriptors. 由Jegou et al.在2010年提出,其核心思想是aggregated(积聚),主要应用于图像检索领域. 文章的3个贡献: 提出一种网络来聚合并embed网络输出的面部特征向量至一个compact的固定长度的表示. 提出一个新奇的…

暑假听了computer vision的一个Summer School,里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法,受益颇深,在这里把他的方法总结一下: ------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 层次结构表示:…

CVPR2019 1.An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition 作者:Chenyang Si, Wentao Chen, Wei Wang, Liang Wang, Tieniu Tan 论文链接:https://arxiv.org/abs/1902.09130 2.Improving the Performance of Unimodal Dynami…

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…

QOS学习笔记 (工作时间之余,总结了这些,累的食指快脱节了,现在还在恢复中,为的就是让文章质量再提高点,希望对大家有帮助!文章太长,为方便,我附件上文章原文.) QOS,服务质量.顾名思义,就是为了给现有的网络提供一个更好的性能,让各种网络应用更加顺畅的运作.当然了,如果你想让网络运作的更好,那你就得了解你自己的网络啊.看看这个网络中都运行着什么网络应用,且这些网络应用比较关心的网络因素有那些,比如网络延迟.抖动.丢包率等等因素.我们就是通过控制这些对网络应用有着关键作用的因素来调节网络的正常…

Speech and Natural Language Processing obtain from this link: https://github.com/edobashira/speech-language-processing A curated list of speech and natural language processing resources. Other lists can be found in this list. If you want to contribut…

简介:这是一篇17年的CVPR,作者提出使用现有的人脸识别深度神经网络Resnet101来得到一个具有鲁棒性的人脸模型. 原文链接:https://www.researchgate.net/publication/311668561_Regressing_Robust_and_Discriminative_3D_Morphable_Models_with_a_very_Deep_Neural_Network 摘要 主要说了两个部分:第一部分,三维人脸模型还没有广泛应用到人脸识别等领域,主要原因是…

Accepted Papers     Title Primary Subject Area ID 3D computer vision 93 UPnP: An optimal O(n) solution to the absolute pose problem with universal applicability 128 Video Registration to SfM Models 168 Image-based 4-d Modeling Using 3-d Change Detect…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

为AI做注解: AI已经出第三版,大的框架没有改变,DNN也没有引入AI这本书.第四版网络版应流出,不知道最终定版如何! 强化学习的方法有大幅度更新,但从策略系统更新范畴看来,没有什么实质的改变,只是规模的变更. 在一个算法工程师 和一个硬件工程师之间,把 不鲁棒 与不稳定 两个 形容词 联系起来,这就是转换思维的必要性.科普的本质是 用一种语法 来解释另一种语法,并保持语义不变. 一.基本原理 和方法论 贝叶斯理论-反向链(理论极限) 因果关系-前向图.前向链(................…

speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法,深度学习正日益受到欢迎.利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理,取得了良好的效果.而不是使用标准的手工制作的功能,后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示,潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性,如音高和共振峰.合理设计神经网络是实现这一目标的关键. 本文提出…

date Baseline paper Champion paper Model & Feature Test_acc 2013 [1] [2] EmoNets 41.03 2014 [3] [4] HOG,DSIFT,DCNN 50.37 2015 [5] [6] AU-aware facial feature,CNN 53.8 2016 [7] [8] CNN-LSTM,C3D 59.02 2017 [9] [10] SSE 60.34 2018 [11] [12] MTCNN,VGG16,…

@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…

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…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…

摘要:本文提出了基于异构信息网络(HIN, Heterogeneous Information Network)的网络威胁情报框架--HINTI,旨在建模异构IOCs之间的相互依赖关系,以量化其相关性,对CTI进行建模和分析. 本文分享自华为云社区<[论文阅读] (07) RAID2020 Cyber Threat Intelligence Modeling GCN>,作者:eastmount. 原文作者:Jun Zhao, Qiben Yan, Xudong Liu, Bo Li, Guan…

论文标题:Online Human Action Recognition Based on Incremental Learning of Weighted Covariance Descriptors 来源/作者机构情况: 卧龙岗大学(世界排名230~),第一次听说这个学校.竟然是在澳大利亚的一个学校.好吧,华人果然全球了 李老师是本硕都是浙大的,李老师个人链接如下: https://www.uow.edu.au/~wanqing/#UOWActionDatasets 解决问题/主要思想贡献:…

论文标题:Action recognition based on 2D skeletons extracted from RGB videos 发表时间:02 April 2019 解决问题/主要思想:来源:谷歌最新论文推荐,来自全球排名大概550名的蒙斯大学 使用openPose对图像提取关键点,然后计算关键点的信息,分成三个矩阵,输入网络训练,从而对动作进行分类 成果/优点:  the highest accuracy which is 83.317% with ResNet152 in c…

[acmi 2015]Image based Static Facial Expression Recognition with Multiple Deep Network Learning ABSTRACT 该文章作者为EmotiW2015比赛静态表情识别的亚军,采用的方法为cnn的级联,人脸检测方面也采用了当时3种算法的共同检测, 通过在FER2013数据库上进行模型预训练,并在SFEW2.0(比赛数据)上fine-tune,从而在比赛的验证集和测试集上取得55.96%和61.29% 的准确…

Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-01 15:08:19 Paper:https://arxiv.org/abs/1907.13369 1. Backgroud and Motivation: 本文提出一种基于多智能体强化学习的未裁剪视频识别模型,来自适应的从未裁剪视频中,截取出样本视频…

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition http://book.51cto.com/art/201107/276852.htm 命名实体(Named Entity)类别识别 除了在预测用户意图方面的用途,查询日志还可以用来识别命名实体.命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.时 间.日期.货币及其他专有名词等.它是自然语言处理实用化的重要内容,在信息提取.句法分析.机器翻译等应用领域中具有重要…

Cognition math based on Factor Space Wang P Z1, Ouyang H2, Zhong Y X3, He H C4 1Intelligence Engineering and Math Institute, Liaoning Technical Univ. Fuxin, Liaoning, 123000, China 2Jie Macroelectronics co. Ltd, Shanghai, 200000, China 3 I & CE Colle…

随着 Windows Phone 8.1 GDR1 + Cortana 中文版的发布,相信有很多用户或开发者都在调戏 Windows Phone 的语音私人助理 Cortana 吧,在世界杯的时候我亲测 Cortana 预测德国和阿根廷的比赛很准的.(题外话扯远了),可是作为开发者我们怎么将Cortana集成到应用中呢,今天我用一点时间给大家介绍一下如何使用 voice command 集成 Windows Phone 8.1 的应用. 首先要明确两个名词 Voice command & Voi…

Everybody has had the experience of not recognising someone they know—changes in pose, illumination and expression all make the task tricky. So it’s not surprising that computer vision systems have similar problems. Indeed, no computer vision system…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门…

http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch2014/Resources.html Source Code Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for the source code links below – use them at you…

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

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…