03 2020 档案
摘要：1.项目简介 本项目实现人脸识别系统。 项目基本思路如下：对于输入的图片，首先通过MTCNN网络进行人脸检测，获取到人脸图片；并使用MTCNN网络检测到的人脸关键点信息通过仿射变换进行人脸对齐；然后使用insightface进行人脸特征提取，比较数据库中的数据，识别出人脸。项目结构如图所示： 图1
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摘要：支持向量机（support vector machine，SVM）是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使其有别于感知机。支持向量机还包括核技巧，使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题，也等价于正则
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摘要：1.概述 1.1 目标检测的定义 识别图片中有哪些物体以及物体的位置（坐标位置）。 其中，需要识别哪些物体是人为设定限制的，仅识别需要检测的物体；物体的坐标位置由两种表示方法：极坐标表示（xmin, ymin, xmax, ymax）和中心点坐标表示（x_center, y_center, w, h
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摘要：1、项目介绍 1.1 项目架构设计 实现基于tensorflow的物体检测。项目框架主要分为三部分：数据采集层、深度模型层、用户层。其中，数据采集层用于对数据进行标记以及转换成TFRecords格式数据文件。深度模型层的功能是读取数据采集层输出的TFRecords数据进行数据的预处理以及对深度模型的
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摘要：一、二分类逻辑回归模型 逻辑回归是一种分类模型，由条件概率分布$P(Y|X)$表示，形式为参数化的逻辑分布。随机变量$X$的取值为 实数，随机变量$Y$的取值为0或1。通过监督学习的方法来估计参数模型。 对于二分类任务，逻辑回归模型为如下的条件概率： $P(Y=1|x)=\frac{e^{w\cdo
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摘要：朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$x$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立假设，朴素贝叶斯法因为这个较强的假设而得
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摘要：论文网址：https://arxiv.org/abs/1801.07698 一、介绍 基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）的大尺度的人脸识别的主要任务就是设计合适的损失函数以增强模型的判别能力。中心损失（Centre loss）惩
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摘要：1.数据集处理 1.1、将PASCAL VOC数据集使用tensorflow转换成TFRecords文件、 因为PASCAL VOC是将图像文件和标记文件是分开的（即：Annotations文件和JPEGImages文件），而TFRecords格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件。 其使用
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摘要：SSD（Single Shot MultiBox Detector）系列算法属于one-stage算法； SSD算法采用直接回归计算出目标类别和位置。处理对象为原始图像经过卷积之后的feature map。 与two-stage算法的区别是，不需要proposal box候选框的提取，即不需要RPN
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摘要：一、TFRecord数据格式 对于深度学习的物体检测等任务，比较常用的数据集是PASCAL VOC数据集。对于PASCAL VOC数据集，主要有两个文件夹，分别为：Annotations和JPEGImages。其中，Annotations文件夹存储了图片物体的label，格式为XML格式，而JPEG
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摘要：论文：《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》 论文网址：https://arxiv.org/abs/1604.02878v1 一、总体框架 MTCNN通过不同的卷积神经
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