摘要: 人脸识别是图像分析与理解最重要的应用之一,所谓人脸识别,就是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最终判别人脸对象的身份。人脸识别的研究可以追溯到20世纪 60年代末期,主要的思路是设计特征提取器,再利用机器学习的算法进行分类。2012深度学习引入人脸识别领域后,特征提取转由神 阅读全文
posted @ 2019-05-29 18:01 江绍印 阅读(1557) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 港中文汤晓鸥团队在DeepID_v1基础上提出的新版本架构,发表于NIPS2014 港中文汤晓鸥团队在DeepID_v1基础上提出的新版本架构,发表于NIPS2014 一、Architecture 网络架构基本上与DeepId_v1一致。 网络架构基本上与DeepId_v1一致。 二、Pipelin 阅读全文
posted @ 2019-05-27 12:20 江绍印 阅读(478) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上周五就要发的,拖........拖.......拖到现在,文中有不准确的地方,欢迎批评指正。 DeepID是一种特征提取的算法,由港中文汤晓鸥团队于2014年提出,发表于CVPR2014。其应用领域是人脸识别的子领域——人脸验证,就是判断两张图片是不是同一个人。之前的人脸验证任务主要的方法是使用过 阅读全文
posted @ 2019-05-20 19:06 江绍印 阅读(2283) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要: DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的,后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影,可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作,目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。下边介绍DeepFace的基本框架。 DeepFace是Face 阅读全文
posted @ 2019-05-15 14:35 江绍印 阅读(1386) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 4月中旬开始,尝试对目标检测领域做一个了解,看了差不多6-7篇paper,在这里记录一下: 一、Detection简介 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息。下面是一张图像的人脸检测结果: 二、面临的挑战 准确率:如何 阅读全文
posted @ 2019-05-11 22:57 江绍印 阅读(1308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 昨天看了PCA(PCA算法介绍见上一篇),今天继续看eigenface,在这里把eigenface的过程梳理下: EigenFace本质上讲,是把人脸从像素空间变换到另一个空间,在另一个空间中做相似性的计算,以1个100*100的灰度图片为例: 顺便说一下,latex真心好用,再也不用手写公式哈哈哈 阅读全文
posted @ 2019-05-06 14:33 江绍印 阅读(1322) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PCA是机器学习中recognition中的传统方法,今天下午遇到了,梳理记一下 提出背景: 二维空间里,2个相近的样本,有更大概率具有相同的属性,但是在高维空间里,由于样本在高维空间里,呈现越来越稀疏的特性,即使相同属性的样本,距离也是随着维度提高,越来越远。 如100 * 100的照片分析,数据 阅读全文
posted @ 2019-05-06 00:33 江绍印 阅读(510) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度学习经典网络总结 最近看的4篇经典深度学习的paper,总结一下。 一、AlexNet (一)成绩 多伦多大学alex团队ILSVRC-2012冠军网络 (二)网络结构 5层卷积 + 3层全连接 (三)网络特色 1、局部响应归一化(LRN:Local Response Normalization 阅读全文
posted @ 2019-05-02 15:06 江绍印 阅读(5537) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 12月的最后几天,研究了下k匿名算法,在这里总结下。 提出背景 Internet 技术、大容量存储技术的迅猛发 展以及数据共享范围的逐步扩大,数据的自动采集 和发布越来越频繁,信息共享较以前来得更为容易 和方便;但另一方面,以信息共享与数据挖掘为目的的数据发布过程中隐私泄露问题也日益突出,因此如何在 阅读全文
posted @ 2018-12-28 14:51 江绍印 阅读(14950) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 问题:求图中点1到其他各点的最短距离 策略: 1.把起点1放入初始集合Set中,从剩余的点中,选取到Set(此时Set中只有1个点)距离最近的点,并入集合Set中, 2.从剩余的点中,找经过集合Set,到起点1的最短距离,将最短边并入Set集合 3.依次循环,直到所有的边都并入Set 变量的命名: 阅读全文
posted @ 2018-11-13 21:35 江绍印 阅读(8062) 评论(1) 推荐(4) 编辑