一.思维理解 X:原始数据集: Wk:原始数据集 X 的前 K 个主成分: Xk:n 维的原始数据降维到 k 维后的数据集: 将原始数据集降维,就是将数据集中的每一个样本降维:X(i) . WkT = Xk(i): 在人脸识别中,X 中的每一行(一个样本)就是一张人脸信息: 思维:其实 Wk 也有 n 列,如果将 Wk 的每一行看做一个样本,则第一行代表的样本为最重要的样本,因为它最能反映 X 中数据的分布,第二行为次重要的样本:在人脸识别中,X 中的每一行是一个人脸的图像,则 Wk 的每一行也…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/37317863 图像物体检測识别中的LBP特征 1        引言 之前讲了人脸识别中的Haar特征,本文则关注人脸检測中的LBP特征.说是对于人脸检測的,事实上对于其它物体也能检測,仅仅需改动训练数据集就可以. 所以本文的题目是物体检測识别,比方能够检測是否汽车是否有车牌号等. 在opencv实现的haar特征的人脸识别算法中…

简单的特征脸识别实验 实现特征脸的过程其实就是主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的一个过程.关于PCA的原理问题,它是一种数学降维的方法.是为了简化问题.在二维的坐标空间内,找到一个单位向量U,使得所有数据在U上的投影之和最大.这样就能把数据分的尽可能的开.然后把训练样本投影到这个向量U上,把测试图片也投影上去,计算这个投影与各个样本人脸投影的欧式距离,得出最小的欧式距离的的那个样本编号,就是最大概率的人脸. Eigenface算法 特征脸方法(Eig…

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史  旷视科技 近期,人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上:在本文中,旷视研究院(上海)(MEGVII Research Shanghai)从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理,介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展. 引言 Softmax简介 归一化(Normalization) Weight Normalization Feature Normal…

深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用 周翼南 北京大学 工学硕士 373 人赞同了该文章 基于深度学习的人脸识别发展,从deepid开始,到今年(或者说去年),已经基本趋于成熟. 凡是基于识别的,总是离不开三个东西:数据,网络,以及loss. 数据方面, 目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M,有主打各种姿态角与年龄的VggFace2:也有一些主打高质量的数据集,像WebFac…

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…

浅谈人脸识别中的loss 损失函数 2019-04-17 17:57:33 liguiyuan112 阅读数 641更多 分类专栏: AI 人脸识别   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/89355690 在人脸识别中,算法的提高主要体现在损失函数的设计上,损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用.我们看到许多常用的损失…

"知物由学"是网易云易盾打造的一个品牌栏目,词语出自汉·王充<论衡·实知>.人,能力有高下之分,学习才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求问就不会知道."知物由学"希望通过一篇篇技术干货.趋势解读.人物思考和沉淀给你带来收获的同时,也希望打开你的眼界,成就不一样的你.当然,如果你有不错的认知或分享,也欢迎通过邮件(zhangyong02@corp.netease.com)投稿. 以下是正文: 本文作者:ArturBaćmaga,YND的AI专家. 想象一…

人脸数据来自http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html 实现代码和效果如下.由于图片数量有限(40*10),将原有图片顺序打乱进行检测. 可见马氏距离效果最佳. [以下公式和文字来自John Hany的博文 http://johnhany.net/2016/05/from-qr-decomposition-to-pca-to-face-recognition/] PCA(Principal Component…

本文中,我们通过Procrustes analysis来处理特征点,Procrustes analysis算法可以参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Procrustes_analysis       在数学上,Procruster analysis就是寻找一个标准形状,然后把所有其它特征点数据都和标准形状对齐,对齐的时候采用最小平方距离,用迭代的方法不断逼近.下面通过代码来了解如何实现Procrustes analysis. //Procrustes分析的基本思想是…