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  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  1. 2014top2最优秀的人脸识别开放平台api指导开发说明资料_v3.2

  2. 文档声明 本文档的版权属于由北京千搜科技有限公司，最终解释权归北京千搜科技有限公司所有。 更新说明 本文档是OpenFace开发文档的Version 3.2版本。相对以往的版本，进行了如下修订： 1、添加了AddFaces接口，开发者可以通过这个接口一次添加多个Face到Ren对象。 2、添加了RemoveFaces接口，开发者可以通过这个接口一次移除多个Ren对象中的Face。 文档概要 本文档是OpenFace（http://face.qiansou.cn）人脸识别开放平台的指导开发文档，

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2014-07-18
    • 文件大小：392kb
    • 提供者：sdu_king_c

  1. 三维到二维-人脸本征形状描述图

  2. 基于三维数据的人脸识别克服了二维图像数据受光照和姿态影响较大的问题，但其较高的数据维数约束了它的实 际应用。本文针对三维人脸数据的简化描述，提出了将三维人脸映射至二维表示的本征形状描述图方法。该方法首先 基于约束离散保形映射将三维人脸数据微分同构映射到一个局部几何特征保持的二维区域。然后基于人脸曲面几何结 构特性和表观特性，构建二维本征形状描述图，用于简化对三维人脸数据的描述，并进行识别验证。基于国际公共人脸 数据库FRGC2．0和GavabDB的三维人脸识别实验显示，本征形状描述图法在姿态变

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-06
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_35661439

  1. 人脸特征点提取方法综述

  2. 人脸特征点提取方法综述。　人脸轮廓的定位提取，是计算机视觉领域的新兴热点研究课题．该课题对于人脸识别、表情识别、目标跟 踪等诸多相关课题的研究具有重要意义．特征点是目前人脸轮廓的最主要描述形式．近年来，伴随着受关注度的不 断提升，针对人脸特征点定位技术的研究获得了长足的发展．文中对过去十年间该方向上出现的新方法和新技术 进行了整体综述．具体包含以下内容：（ １）介绍了人脸轮廓描述形式、所采用的图像特征、实验图像数据集等相关知 识；（ ２）按照核心技术方法的区别，所有方法被进行具体细分并归类介绍

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lisaapril

  1. MS-Celeb-1M_clean_list

  2. MS-Celeb-1M 微软名人人脸库，净化版描述文件txt,针对已经对齐的人脸MS-Celeb-1M_clean_list

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-19
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：qq_34106574

  1. 肤色分割数据集

  2. 肤色分割数据集 下载：数据文件夹，数据的描述 摘要：肤色分割的数据集构建了B、G、R颜色空间。皮肤和非皮肤性数据是使用来自不同年龄、人脸皮肤纹理生成的性别和种族的人。 数据集的特征： 单因素 实例的数目： 二十四万五千零五十七 区域 电脑 属性特征： 真实 属性的数目： 四 捐款日期 2012-07-17 相关的任务： 分类 遗漏值的吗？ N / A Number of Web Hits: 十二万七千六百九十九 来源 该rajen Bhatt，迪豪；rajen.bhatt''gmail.com

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：474kb
    • 提供者：kdongyi

  1. 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究

  2. 随着“平安城市”建设的不断推进，公共安全逐渐成为人们关注的热点间 题，税频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用，传统的视频监控系统主要提供采集存储功能，这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统，以下几个关键问题亟需解决：（1）如何快速发现监控视频中的异常行为，及时给出警报，并最大限度地减少误报和漏报现象；（2）如何在多种不利因素下（如羊样本，低分辨率）对可疑目标进行准确的识别分析：（3）在海量数据的情况下，如何确保视频分析系统的实时性及准确性。 近年来，深度学习在机器视觉、

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-12-28
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_44102991

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的PCA及其在人脸识别中的应用与改进

  2. 人脸识别是模式识别研究领域的重要课题，也是一个目前非常活跃的研究方向。它一般可描述为：给定一个静止或视频图像，利用已有的人脸数据库来确认图像中的一个或多个人。近年来，关于人脸图像线性鉴别分析方法的研究激起了人们的广泛兴趣，其焦点是如何抽取有效的鉴别特征和降维。特征抽取研究肩负两方面的使命：寻找针对模式的最具鉴别性的描述，以使此类模式的特征能最大程度地区别于彼类；在适当的情况下实现模式数据描述的维数压缩，当描述模式的原始数据空间对应较大维数时，这一点会非常有意义，甚至必不可缺。 　　在人脸图像识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：weixin_38707342

  1. 一种基于曲量场空间的人脸识别算法

  2. 为了解决二维人脸识别准确度提升空间有限,三维人脸识别数据量大、识别速度慢的问题,提出了一种新的基于曲量场空间的人脸识别算法(Face Recognition based on Curved Space Field,FRCSF).该算法首先检测彩色人脸图像内的面部凸凹信息,利用曲量子描绘凸凹域的渐变梯度特征,去除人脸彩色信息,降低三维信息量.然后以分散的曲量子群融合成曲量子空间.将曲量子空间进行边缘曲量子光滑衔接,组成曲量场空间.最后提取曲量场空间内的深度和维度信息,通过与曲量人脸库进行信息对比,

  3. 所属分类：其它

  1. 鼻子区域检测与三维人脸姿态自动化校正

  2. 在许多三维人脸应用中,人脸姿态校正是数据预处理过程中的重要一步.针对三维人脸顶点法向量的分布特性,提出一种基于鼻子区域检测的三维人脸姿态自动化校正方法.首先,对三维人脸顶点法向量进行无监督聚类,将具有相似属性的三维人脸顶点聚集到一类;然后提出一种基于无向图的三维人脸分割算法,将三维人脸分割成为若干区域,每个区域使用平均自旋图描述;再使用支持向量机分类器挑选鼻子区域,并根据模板三维人脸的姿态,对输入人脸进行三维仿射变换;最后通过迭代最近点算法获得精确的姿态校正结果.实验结果表明,该方法优于已有方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：550kb
    • 提供者：weixin_38614391

  1. 基于Gabor系数分块统计和自适应特征选择的人脸描述与识别

  2. 提出一种新的人脸描述及识别方法,首先对归一化后的人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换;然后对人脸区域进行分块,以块为单位统计Gabor系数的均值和方差,求得块特征矢量(block feature vector,BFV),按先行后列的顺序将各块的BFV拼接,构成整幅人脸图像特征矢量(face feature vector,FFV).在分类器设计阶段,引入两两比对和投票机制,用多个两类分类器组合成多类分类器.在训练某个具体的两类分类器时,根据隶属训练样本计算FFV中每项的分辨力,以分辨力大小为依据

  3. 所属分类：其它

  1. 基于测地线采样的三维表情人脸识别

  2. 针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题,提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环;再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征,并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理;最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在Face Ware House表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明,该方法识别准确率与传统测地线法相当,而识别时间有明显减少,平均识别时间由2.55 s降至0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：480kb
    • 提供者：weixin_38687199

  1. 用于3D人脸识别和情感分析的鲁棒区域边界球面描述符

  2. 3D人脸识别和情感分析在沟通和娱乐的许多领域中发挥着重要作用。 一个有效的面部描述符，具有较高的面部识别能力和面部情绪分析的描述能力，是一个具有挑战性的问题。 但是，在实际应用中，描述性和区分性是相互独立和矛盾的。 3D面部数据提供了一种在这两个方面之间取得平衡的有前途的方法。 在本文中，提出了一种鲁棒的区域边界球面描述符（RBSR），以促进3D人脸识别和情感分析。 在我们的框架中，我们首先通过形状索引和人脸上的球状带对每个3D面部点云上的一组区域进行分割。 然后将相应的面部区域投影到区域边界球

  3. 所属分类：其它

  1. 邻域判别嵌入人脸识别

  2. 我们提出了一种新的用于面部识别的特征提取方法，称为邻域判别嵌入（NDE），该方法结合了图形嵌入和Fisher准则，并包括一个个体判别因子（IDF）。 图形嵌入能够从底层的非线性人脸数据结构中揭示代表性和区分性特征。 Fisher准则被认为是用于区分特征的有效技术。 提议将IDF作为每个样本的单独属性来描述对分类的贡献。 在降维期间，NDE可以保留每个数据点最近邻居的局部结构，并可以在低维投影空间中收集类内点并分离类间点。 利用费舍尔准则并考虑到IDF，NDE的辨别能力得到了进一步增强。 使用Ol

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_38675970

  1. face_specific_augm：人脸渲染器执行特定于域（人脸）的数据增强-源码

  2. 脸部渲染器 此页面包含论文I. Masi *，A。Tran *，T。Hassner *，J。Leksut，G。Medioni的面部渲染器的改进版本，“ ”，在Proc。中。 ECCV 2016 [1] 。 此版本是正在进行的人脸识别项目的一部分[4]。 请检查以获取更新和更多数据。 新的！ 我们发布了具有Python代码和用于直接6DoF，3D头部姿势估计和面部渲染（例如，正面化）的深层模型。 新代码消除了运行外部面部界标检测方法进行对齐的需要。 相反，它使用了非常快速和强大，面部深层姿态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：weixin_42140846

  1. 基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准

  2. 为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student''s-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38688956

  1. extreme_3d_faces：极端3D人脸重建：观察过去的遮挡-源码

  2. 极端3D面部重建：透视遮挡 请注意，代码的主要部分已经发布，尽管我们仍在测试以解决可能的故障。 谢谢。 Python和C ++使用用于从单个图像逼真的三维人脸建模代码发表在2018 CVPR [1]（按照链接到我们的PDF具有许多，许多重建的结果。） 该页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算出具有逼真的细节的3D面部形状。 对于给定的输入图像，它将生成3D面部形状的标准层文件。 它伴随着我们的论文[1]和[2]中描述的深度网络。 但是，遮挡恢复代码将在以后的版本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：weixin_38694674

  1. Python3 利用face_recognition实现人脸识别的方法

  2. 前言 之前实践了下face++在线人脸识别版本，这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料，本人只是做个搬运工，对其中的一些内容进行搬运，对其中一些例子进行实现。 官方描述： face_recognition是一个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目，并且配备了完整的开发文档和应用案例，特别是兼容树莓派系统。本项目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。本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：383kb
    • 提供者：weixin_38535848

  1. 基于Gabor系数分块统计和自适应特征选择的人脸描述与识别

  2. 提出一种新的人脸描述及识别方法,首先对归一化后的人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换;然后对人脸区域进行分块,以块为单位统计Gabor系数的均值和方差,求得块特征矢量(block feature vector,BFV),按先行后列的顺序将各块的BFV拼接,构成整幅人脸图像特征矢量(face feature vector,FFV).在分类器设计阶段,引入两两比对和投票机制,用多个两类分类器组合成多类分类器.在训练某个具体的两类分类器时,根据隶属训练样本计算FFV中每项的分辨力,以分辨力大小为依据

  3. 所属分类：其它

  1. 基于人脸关键点与增量聚类的多姿态人脸识别

  2. 人脸姿态变化复杂且对人脸识别性能影响明显,提出了一种融合LCCDN (LSTM and CNN based Cascade Deep Network)与增量聚类的多姿态人脸识别方法。采用LCCDN模型定位人脸关键点,利用长短时记忆网络(LSTM)的记忆功能寻找人脸各关键点在空间上的全局上下文的依赖关系对人脸关键点初始化,并通过卷积神经网络模型,采用由粗到精的策略;定位人脸关键点;以人脸关键点作为人脸朝向描述子,同时为适应人脸姿态不断地动态更新,采用基于熵诱导度量机制的增量聚类方法,对头部姿态进行

  3. 所属分类：其它

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