上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个40个人，每人采取10张人脸头像构成的一个人脸
这是关于人脸的第②篇原创！（源码在第三篇） 上一篇简单整理了下人脸识别的相关基础知识，这一篇将着重介绍利用pencv（2.4.9）已有的模型进行分类器训练。 一、关于ORL人脸数据库 ORL是一个
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》； 《人脸识别源码运行指南》（小编附在文末） 前段时间对人脸检测进行了一些尝试：人脸检测（C++/Python）（http://www.jianshu.com/p/504c081d7397）但是检测和识别是不同的，检测解决的问题是图片中有没有人脸；而识别解决的问题是，如果一张图片中有人脸，这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器，但是人脸识别就需要自己收集数据，自
由FERET项目创建，此图像集包含大量的人脸图像，并且每幅图中均只有一个人脸。该集中，同一个人的照片有不同表情、光照、姿态和年龄的变化。包含1万多张多姿态和光照的人脸图像，是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一。其中的多数人是西方人，每个人所包含的人脸图像的变化比较单一。
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
上一篇《使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别》发布后，很多朋友希望得到源码，这里附上地址：
②加载人脸数据并进行处理，并将其划分为训练集和测试集。每个人的图像按顺序排列，训练集包含每个人前6张图像，测试集包含剩余的图像。每个图像都被转换为像素值列表，并与相应的标签一起存储。
导读：ECAI 2016是欧洲展示AI科学成果的最佳场所，大会为研究人员提供了很好的机会，去介绍和听取当代最优秀的人工智能研究成果。 人脸识别的随机典型相关判别分析（Randomized Canoni
人脸识别相关的基本原理和流程，以及各个步骤的介绍和代码前两篇都有介绍，其实可以通过前两篇自行整合出完整的人脸识别源码，并且适当修改可以实现MFC程序实现。这里为方便像我这样刚入门的新手学习，进行整合并将项目源码给出（包括ORL人脸库，40*10，需要自己添加进自己的人脸数据） 首先是开启摄像头；然后加载人脸检测器，加载人脸模型；利用加载的模型进行人脸检测；将检测到的人脸处理成符合条件的一致格式，并与训练好的人脸分类模型内人脸进行对比，找出对应谁的人脸；如果预测结果是41（即为自己
从这里开始，我会不定期的更新一些人脸识别的有趣算法和小demo算法，源码也会开放出来，自己在学习的过程中希望也能帮助到公众号中对这方面感兴趣的小伙伴，无论是从源码角度，还是从原理角度，我说清楚了，对在看的你有帮助就是我最大的幸福。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network，FCN）都是深度学习领域中常见的神经网络模型。下面是二者的比较。
本来学习OpenCV的目的就是为了做人脸识别、车辆识别、人群计数等等，识别人脸首先要进行人脸检测，OpenCV中内置了Haar Cascade人脸分类器，其中包括haarcascade_frontalface_alt、haarcascade_frontalface_alt_tree、haarcascade_frontalface_alt2、haarcascade_frontalface_default这四种，本文不求甚解，只是从比对上判断一下这几种内置分类器的可用性。
前文提到了OpenCV自带的人脸分类器，虽然准确度一般，但是含着泪也要把工作做完，巧了，OpenCV还提供了三种人脸识别算法（Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH），这几种算法各有各的特点，识别率也一般。
本次推送参考文献《An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods》 人脸对齐方法的发展具有以下5个里程碑的阶段： 1、1995 年Cootes
Siamese网络是一种特殊类型的神经网络，也是最简单和最常用的一次性学习算法之一。
由于篇幅原因，后面一篇写各个算法背后的原理，原理背后的相关知识的了解，人脸识别项目总遇到的问题
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
美好世界 Wonderful world 相隔41天，Edison又回来了，由于自己和团队的事情比较多，没有在我们的“计算机视觉战队”平台花费过多的精力，今天我来和大家分享一些人脸的故事。之前接触了一些人脸领域的知识，现在人脸相关的技术无处不在（例如机场的认证合一，人脸支付等技术），在这先和大家说一点生活中观察的一些事——记得2月中旬在哈尔滨机场，进行安检的时候，我特意观察了机场人脸检测的系统，令我震惊不已，因为我看到的是检测效果差，Bounding Box的位置若你观察后你会发现Recall一定很
空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法，目的是达到某种目的（让它更模糊或者让它更清晰）。
本文主要以ORL_64x64人脸数据库识别为例，介绍如何使用基于matlab的CDBN工具箱。至于卷积深度置信网络（CDBN，Convolutional Deep Belief Network）的理论知识，只给出笔者整理的一些学习资源。 01 卷积深度置信网络理论知识 参考资料 datas 1、CSDN博客---受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 (http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937) 2、CSDN博客---深度信念网络 (Deep
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
摘要：ViT（Vision Transformer）等视觉模型的强大性能，是来自于 Transformer，还是被忽略的 patch？有研究者提出了简单 ConvMixer 模型进行证明，直接将 patch 作为输入，实验表明，ConvMixer 性能优于 ResNet 等经典视觉模型，并且在类似的参数计数和数据集大小方面也优于 ViT、MLP-Mixer 及其一些变体。
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
主成分分析（Principal Component Analysis,简称PCA）是最常用的一种降维方法。
https://github.com/1061700625/OpenMV_Face_Recognition
face_recognition是世界上最简洁的人脸识别库，你可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
5.开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测
深度学习为数据科学提供了非常有效的工具，几乎可以解决任何领域的问题，并使用任何类型的数据。然而，深度学习算法的非直观性推导和使用需要非常仔细的实验设计，如果不能满足这一要求，不管数据的质量或深度学习网络的结构如何，都会导致糟糕的结果。 我第一次注意到这种缺陷大概是在十年前，当时我使用的算法使用了非直观特征来实现自动面部识别。我注意到,当使用当时最常见的面部识别基准(FERET, ORL, YaleB, JAFFE和其他),算法可以确定正确的面部即使只用一个很小的看似空白背景的一部分,通常情况下一个来自原始图
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》文章中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取
现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大牛文章，我是羡慕啊！（因为里面没有我的一篇，我们实验室的原因，至今没有让我发一篇有点权威的文章，我接下来会写4张4A纸的检讨，去自我检讨下为什么？-----蓝姑） 原归正传，让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的IT技术，不知道未来会有多少企业为了这个技术潜心研究，现在就来看看最近的技术和未来的发展吧！ 我先大概说下遇到的一些问题： Ø 图像质量：人脸识别系统的主要要求是期望高质量的人脸图像，而质量好的图
Data Guard作为Oracle提供的一个高可用及灾备解决方案,理解并可以实施它对于DBA来说是非常重要套的技能
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 2017年创办以来，一直得到关注者的支持与鼓励才会有现在万人群的“计算机视觉研究院”。我们也持续为大家带来了最新的干货及实时资讯，今天我们回顾一下，当时第一篇公众号的内容，曾被雷锋网、搜狐等各大权威网络转载，再次感谢一直支持关注的同伴！ 现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大
---- 因为最近人脸检测与识别火热的进行着，本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析，让更多人的有进一步深入的熟知！ ---- 最近因为种种原因，这方面的知识有得到大家的认可和对其有很大的兴趣，所以今天想再一次分享这知识，让已明白的人更加深入理解，让初学者有一个好的开端与认知，谢谢大家的支持！ ---- 现在打开谷*公司的搜索器，输入 “face detect”，估计大家都能够想到，都是五花八门的大牛文章，我是羡慕啊！最近的VALSE2017在厦门举办的非常成功，也得到了更过的人的关注！ 原归正
从这期开始讲Oracle Data Guard方面的内容，先将基本的概念，然后介绍如何搭建Data Guard
如今人脸识别系统已经广泛应用于我们的生活中，如数码相机、门禁系统、机场的安全设施 、桌面软件、互联网应用（如Facebook）等等[1]。然而今日的一则关于“高铁人脸识别抓逃犯”的新闻一出[2]，在评论中又引发了一阵阵怀疑。怀疑的中心问题在于，人脸识别系统真的能准确无误地在数以亿计的面孔中找出匹配的嫌疑人吗？ 降维：减少冗余信息 完整的人脸识别系统一般由多个模块组成，在进行人脸识别之前首先要进行人脸检测（即在一张完整的图片中探测到人脸区域），以及图片的预处理、归一化等步骤（例如自动把倾斜的照片摆正）。本文就
下载完成后，将sunxi-mpp.tar.gz压缩包放入虚拟机的任意目录，假设放在/home/book/workspaces目录下，
上半年跨度到下半年之后，深度学习又进一步推送到了AI的顶端，很多领域都开始涉及到Deep Learning，而在人脸领域，已经被广泛应用，今天本平台再一次详细说说人脸领域的一些知识，想进一步让更多人的有进一步深入的熟知！ ---- 最近因为种种原因，这方面的知识有得到大家的认可和对其有很大的兴趣，所以平台今天再一次分享这领域知识，让已明白的人更加深入理解，让初学者有一个好的开端与认知，谢谢大家对本平台的支持！ ---- 让我开始说说人脸这个技术，真的是未来不可估计的IT技术，不知道未来会有多少企业为了这个
我们知道，在移交光纤建设相关项目时，需要进行某种形式的测试和认证。只有这样，才能确认光纤建设工程的正确完成，并尽可能准确地衡量光纤链路是否符合设计规范。
本文介绍了什么是gcForest，以及其整体实现流程。gcForest是一种基于决策树的集成学习算法，旨在解决深度学习的参数复杂性和训练数据不足的问题。该算法采用级联森林的思想，通过多粒度的扫描，将特征进行多级划分，从而能够很好地提高模型的泛化能力。在实验中，作者对比了gcForest和DNN、LR、RF、SVM等算法在大数据集和小数据集上的表现，结果表明，gcForest在多个数据集上都有很好的表现，证明了其作为一种集成学习算法的优越性和高效性。
关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenFaceRecognizer库来实现该算法，除此之外还有FisherFaceRecognizer、LBPHFaceRecognizer以及最近几年兴起的卷积神经网络等。
数据库作为信息系统重要的基础设施，一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重，这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”，稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案，而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的，有状态的应用更加难以运维，并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
You’ll never find us. But victim or perpetrator, if your number is up, we’ll find you. 你永远找不到我们。但无论是受害人还是行凶者，只要你的号码被列出来，我们就会找到你。 引子 4 月春光明媚，下班去公交车站的路上，笔者的同事掏出了口罩，把脸捂得严严实实。 ——过敏了？ ——不是。 说话间，他指了指面前的红灯，还有一位正在闯红灯的大妈。随后跟我说，最近上海越来越多不守规则闯红灯的行人都收到了上海交警的短信提醒，提示号主某年
本文主要探讨了解决人脸对齐问题，介绍了一种用于人脸对齐的完整方案，包括2D和3D人脸对齐、2D到3D人脸对齐、3D人脸对齐、数据集和度量方法、以及网络架构。研究结果表明，目前的网络性能已经接近饱和，对于一些不常见的姿态，可以通过增加训练数据来提升网络的性能。
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