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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

2.4K0

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

1.2K0

基于机器学习的疲劳检测

机器学习图像识别

首先，总结一下检测某一特征的方法：（1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。稳定可靠与光照和姿势无关计算量大（2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。运算量小噪声影响大（3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大（4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。（将二维换到一维中去）定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。（5）基于统

微风、掠过

2018-04-10

2.1K0

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

2.1K0

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

1.9K0

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