瓜大三哥

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anytao

By Zakk_XLW,verision2

(By Zakk_XLW,verision2) 当异步FIFO读写两端的through-put不同时(平均意义上,clk-domain-crossing,写快于...

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基于CNN的人脸检测器——FacenessNet

FacenessNet是专门针对人脸设计的一个检测器,其考虑了头发、眼睛、鼻子、嘴巴和胡子这五个脸部特征,简单地说,对于一个候选窗口,FacenessNet先分...

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人脸识别

1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有1323...

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多任务验证码识别

使用Alexnet网络进行训练,多任务学习:验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册、灌水、...

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python合并数组

题目描述: ? # ''' # case 1: # ''' # S1 = [1,2] # S2 = [1,2] # S3 = [3,4,5] # S4 = [...

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K-近邻算法(KNN)概述

最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找...

2598
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tensorflow版本安装

我是在Anaconda里安装tensorflow的,安装命令可以在控制台输入: pip install tensorflow 卸载命令: pip uninsta...

2738
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DeepFace

检测→对齐→表示→分类 在文章中,通过3d模型改进了人脸对齐的方法。然后,通过基于4million人脸图像(4000个个体)训练的一个9层的人工神经网络来进行人...

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face++人脸识别

该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个人,而且删除了LFW中特有的人,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网...

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FR+FCN

FR:Face Recovery FCN:facial component deep network 自然条件下,因为角度,光线,occlusions(咬合/张...

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DeepID3(0.9745):商汤科技

深度学习在人脸识别领域的应用提高了人脸识别的准确率。本文中,使用了两种深度神经网络框架(VGG net和GoogleLeNet)来进行人脸识别。两种框架ense...

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DeepID2+商汤科技

通过实证研究,文章发现了三深部神经激活的性质:稀疏性、选择性和鲁棒性。(1)可以观察到神经激活是中度稀疏的。适度的稀疏性最大化了深度网以及图像之间的距离。令人惊...

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Face Recognition via Deep Embedding(0.9977):baidu

作者提出了一种两部学习方法,结合mutil-patch deep CNN和deep metric learning,实现脸部特征提取和识别。通过1.2milli...

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pose shape expression augmentation(0.9807)

该文章的主要思路是对数据集进行扩增(data augmentation)。CNN深度学习模型,比如face++,DeepID,FaceNet等需要基于百万级人脸...

2499
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CNN-3DMM extimation(0.9235)

当在真实场景中应用3d模拟来增加人脸识别精度,存在两类问题:要么3d模拟不稳定,导致同一个个体的3d模拟差异较大;要么过于泛化,导致大部分合成的图片都累死。因此...

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BP神经网络

BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的,是一种按误差逆传播算法训练的多层前...

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BP神经网络续1

一、BP网络中的函数 1.创建函数 1) cascadeforwardnet函数 cascadeforwardnet(hiddenSizes,trainFcn)...

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BP神经网络识别性别

1. 数据读入 function [ data,label ] = getdata( xlsfile ) % [data,label]=getdata('se...

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径向基神经网络

1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法。1988年,Moody和Darken提出了一种...

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径向基神经网络续1

一、径向基神经网络的函数 1.创建函数 (1) newrb函数 该函数用于设计一个径向基神经网络: [net,tr]=newrb(P,T,goal,sprea...

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