3D动态人脸识别技术分析——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模

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3D动态人脸识别技术分析——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模

- 目录 - 国内3D动态人脸识别现状概况 - 新形势下人脸识别技术发展潜力 - 基于深度学习的3D动态人脸识别技术分析 1. 非线性数据建模方法 2. 基于3D变形模型的人脸建模 - 案例结合——世纪晟人脸识别实现三维人脸建模 · 3D动态人脸识别现状概况众所周知,在3D人脸识别整体技术方案方面,目前全球范围内掌握3D人脸识别核心技术的公司并不多,特别是在核心算法.芯片层面.然而,从2D到3D,技术更迭升级势在必行. 3D人脸识别主要采用的是主动光技术,通过红外发光器发射出一束光,形成光斑,…

利用人脸特征提取DeepID--解读世纪晟人脸识别

概述:DeepID的目标是人脸验证(判断两张图片是否是一个人),同时衍生出人脸识别(多次人脸验证). DeepID采用增大数据集的方法: 增加新的数据,celebFaces(87628张图片,5436个人),celebFaces+(202599张图片,10177个人):裁剪图片,多区域.多尺度.多通道裁剪,然后将计算的向量组合,使用PCA降维DeepID是一种特征提取的算法,这种网络一经训练好后,可以提取出输入人脸图片的深层次特征—— DeepID也是多个特征的融合体,你可以理解为DeepID对…

基于AdaBoost算法——世纪晟结合Haar-like特征训练人脸检测识别

AdaBoost 算法是一种快速人脸检测算法,它将根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高. 系统在技术上的三个贡献: 1.用简单的Haar-like矩形特征作特征,可快速计算 2.基于AdaBoost的分类器设计 3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检测速度人脸的特征表示方法——Haar-like矩形特征矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减去所有灰色矩形中点的亮度值的和,所得到的差具体特征可以用一个五元组…

基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别世纪晟人脸检测

神经网络和深度学习目前为处理图像识别的许多问题提供了最佳解决方案,而基于MTCNN(多任务级联卷积神经网络)的人脸检测算法也解决了传统算法对环境要求高.人脸要求高.检测耗时高的弊端. 基于MTCNN多任务级联卷积神经网络进行的人脸识别—— MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet 测试阶段大概过程首先图像经过金字塔,生成多个尺度的图像,然后输入PNet. PNet由于尺寸很小,所以可以很快的选出候选区域,但是准确率不高,然后采用NMS算法,合并候选框,然后根据候选框提取图像.…

人脸识别技术大总结(1)：Face Detection & Alignment

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人脸三维建模A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces（三维人脸合成的变形模型）

Abstract摘要 In this paper, a new technique for modeling textured 3D faces is introduced. 3D faces can either be generated automatically from one or more photographs, or modeled directly through an intuitive user interface. Users are assisted in two ke…