06 2017 档案
摘要：参考：http://blog.csdn.net/trent1985/article/details/50904173 根据国外一篇大牛的文章：No-Reference Perceptual Quality Assessment of JPEG Compressed Images 在无参考图像的质量评
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/49837661 OpenCV 学习笔记（模板匹配） 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1)：Face Dete
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摘要：基于形状模型的方法 主导了早期的人脸对齐思路， 这类方法 从局部特征中搜索关键点，对噪声比较敏感，CLM类（包括ASM、AAM）方法是这一类的典型代表。 在这一节，讲一下人脸对齐的一个重要算法 ESR，之所以重要，是因为 ESR开启的回归方法 －回归方法是对形状模型改进的一个重要方向。 ESR 之后
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/trent1985/article/details/70226779 引自：http://blog.csdn.net/jsgaobiao/article/details/51439869 对于人像美妆算法，现在的美妆相机、玩美彩妆之类的app已经做的比
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/55271815 人脸检测 早已比较成熟，传统的基于HOG＋线性分类器 的方案检测效果已经相当不错，我们也不再过多讨论，本节重点讨论人脸特征点对齐，特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上，并进一步用
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