随笔分类 - 深度学习 / 人脸识别
摘要：一、PCA简介 1. 相关背景 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂
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摘要：前言：今天接触到了这两个特征，看了课本和博客后很蒙蔽，没有理解这两个特征，本篇博客的目的是只是参考其他的博客总结这两个特征，如果未来能研究和工作领域是这方面的话再回来自己研学，如有错误也欢迎指出。 Garbor特征 一.Gabor 特征的简介 Gabor 特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征，G
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摘要：最近的研究要用到定位瞳孔的位置，所以上网搜了下相关的代码。总结如下： 1） 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器（haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml）来实现，以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准，但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下
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摘要：前言：本篇博客是笔者第一次使用百度云api进行人脸检测，主要内容包括两部分，一是获取接口，二是借助接口进行人脸检测。笔者也是初步了解这方面的内容，也是参考了杂七杂八的博文，内容可能存在错误及其他毛病，欢迎指出。 1：在百度AI里面创建应用 在百度AI开放平台使用百度的人脸识别能力，只需要三个核心步骤
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摘要：这个是人脸识别时无法检测到图片报的错，有时候我们检测一张图片是否在库里面，当一张图片明显在里面，还检测不到，如下面是我的代码 最后才搞明白是因为我们必须把图片转为BASE64才能正确的和库里面的图片比对，下面引入了加密函数 不过加密解密函数无法直接使用，需要通过下面这个教程把自带的jar包导进去 h
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摘要：在使用百度云的人脸识别sdk时遇到了这个错误，网上百度不到解决的方法，当我浏览百度云的时候发现了这个 于是考虑到版本可能更新，出现了新的函数代替旧的函数，于是去查文档，文档链接如下 https://cloud.baidu.com/doc/FACE/Face-Java-SDK.html#.E4.BA.
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摘要：基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器，简称haar分类器。通过这个算法的名字，我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点：Haar特征、Adaboost、级联。理解了这三个词对该算法基本就掌握了。1 算法要点Haar分类器 = Haa
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摘要：Part1：先介绍几个关于图像处理的概念 1 图像锐化 图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之
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摘要：1. 直方图均衡化介绍 自我感觉书上讲的很清楚，直接把截图贴上了。 在进行直方图均值化的过程如下 读入图像对每个通道分别统计像素值[0,255]出现的次数。对每个通道分别求像素值[0,255]出现的概率，得到概率直方图。对每个通道分别求像素值[0,255]概率的前缀和，得到累计直方图。对每个通道根据
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摘要：LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特
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摘要：1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白
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摘要：1彩色图，灰度图，单色图 灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变化成灰度图像的过程。 图像灰度化处理一般采用以下三种算法： 平均值法: f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3 最大值法: f(i,j)=max(R(i,j),G(i
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