1.了解一下 通常情况下,每个需要访问网络的应用程序都会有一个自己的服务器,我们可以向服务器提交数据,也可以从服务器上获取数据.不过这个时候就出现了一个问题,这些数据到底要以什么样的格式在网络上传输呢? 随便传递一段文本肯定是不行的,因为另一方根本就不会知道这段文本的用途是什么.因此,一般都会在网络上传输一些格式化后的数据,这种数据会有一定的结构规格和语义,当另一方收到数据消息之后就可以按照相同的结构规格进行解析,从而取出他想要的那部分内容. 在网络上传输数据时最常用的格式有两种:XML 和JS

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.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

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

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

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

使用虹软人脸识别的开发过程中遇到了转换的问题 因为不会用C#直接打开摄像头,就只能用第三方dll.一开始用Aforge,后来发现有个问题,关闭摄像头老是陷入等待,所以抛弃了.前一阵子开始用封装了OpenCV的Emgu,一路走来也是N声叹息. 一.安装Emgu的叹息一开始自己下载并安装了Emgu,然后各种测试,发现还需要这个那个的,最后发现直接安装一个EMGU.CV的NuGet包就OK了.当然要打开视频,还需要引用System.ServiceModel. 二.获取视频用Emgu获取视频真心十分方便

"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

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include <QDebug> using namespace cv; void detectAndDraw( Mat& img,

影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算.选取的特征为矩特征为Haar特征,计算的方法为积分图. (1)Haar特征:     Haar特征分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征,组合成特征模板.特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和.在确定了特征形式后 Harr- like特征的数量就取决于训练样本图像矩阵的大小,特征模板在子窗口内任意放置,一种形态称为一种特征,找出所有子窗口的特征是进行弱分类训练的

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

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资源共享. 之前不是做了个开源项目嘛,在做完GitHub登录后,想着再显得有逼格一点,说要再加个人脸识别登录,就我这佛系的开发进度,过了一周总算是抽时间安排上了. 源码在文末 其实最近对写文章有点小抵触,写的东西没人看,总有点小失落,好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心.调整了自己的心态,只要我分享的东西对大家有帮助就好,至于多少人看那就随缘吧! 废话不多说先看人脸识别效果动态,马赛克有点重哈,没办法长相实在是拿不出手. 实现原理

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

一,人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小:对于跟踪而言,还需要确定帧间不同人脸间的对应关系. 1, Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由: Viola的人脸检测工作使得人脸检测真正变得实时可用.他们发表了一系列文章,这篇是引用率最高的一篇. 2, Fast rotation invariant multi-view face detec

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Demo功能:利用android自带的人脸识别进行识别,标记出眼睛和人脸位置.点击按键后进行人脸识别,完毕后显示到imageview上. 第一部分:布局文件activity_main.xml <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id=&qu

1 什么是人脸识别( what is face recognition ) 在相关文献中经常会提到人脸验证(verification)和人脸识别(recognition). verification就是输入图像,名字或id,判断是不是.而人脸识别是输入图像,输出这个人的名字或id. 我们先构造一个准确率高的verification,然后再把它应用到人脸识别中. 2 一次学习( One-shot learning ) 假设现在要做一个人脸识别,但是你的数据库对于每个人只有一张照片,要怎么做? 这个

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