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机器学习算法与理论
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利用二维图像进行头部姿态估计
图像处理
图像识别
3D头部姿态估计(ubuntu操作系统,基于opencv3.2+Dlib19.4+python2.7)打开摄像头,可实现实时(realtime)姿态检测。 坐标变换:世界坐标系旋转、转换矩阵将3D点从
微风、掠过
2018-04-10
2.5K
0
基于TP-GAN的侧脸人像恢复
人脸识别
图像识别
图像处理
中科院自动化所(CASIA),中科院大学和南昌大学的一项合作研究,提出了双路径 GAN(TP-GAN),通过单一侧面照片合成正面人脸图像,取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构,合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征,并且可以处理大量不同姿势的照片。研究人员指出,这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。 他们受人类视觉识别过程启发,结合对抗生成网络(GAN)的强大性能,提出了一个双路径 GAN(TP-GAN),能够在关注整体结构的同时,处理人脸面部细节,在
微风、掠过
2018-04-10
1.3K
0
最新姿态估计研究进展
开源
github
图像识别
图像处理
最新姿态估计研究进展 自上而下:就是先检测包含人的框,即human proposal,然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN(区域CNN就是这个思路) 自下而上:先检测keypoint,然后根据热力图、点与点之间连接的概率,根据图论知识,基于PAF(部分亲和字段)将关键点连接起来,将关键点分组到人。 1、CMU:openpose 研究多人的姿态估计 运行环境:caffe 自下而上, 关键点被分组到人的实例 时间:2.8-3.4fps 开源,Github: https://github.com/CMU-P
微风、掠过
2018-04-10
2.2K
0
PAF基于PAF(部分亲和字段)的实时多人2D姿态估计-CMU_openpose
图像识别
图像处理
编程算法
这是CVPR2017的一篇文章。 在本文中,文章通过实时算法来检测图像中多个人的二维姿态。 文章提出了关键点关联的明确的非参数表示,其编码人体肢体的位置和方向。 其次,设计了一个联合学习身体部分检测和身体部分关联的框架。 第三,证明一个贪心解析算法足以产生高质量的身体姿势分析,即使随着图像中人数的增加,效率也会保持高效(但是测试时间会随着人数增加而放缓)。 在文章中展示了代表性的失败案例。本文已经公开发布了我们的代码(包括受过训练的模型),以确保完全可重复性并鼓励在该领域的未来研究。
微风、掠过
2018-04-10
2K
0
没有更多了
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