人工智能

python实现基本需求，可以在此基础上修改import h5pyfrom skimage import ioimport shutilimport randomheadstr = """\    VOC2007    %06d.jpg            My Database        PASCAL VOC2007

一.安装OpenCV 依赖1. Require Packages[compiler] sudo apt-get install build-essential[required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev[

最新人工智能论文：http://paperreading.club人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹...

file4.close()  file5.close()   step5 特征点校准从二进制文件中读取特征点位置信息[python] view plain copyprint 'Face Alignment - Face Alignment. step(6/6)'    file6 = open(pointli

使用OpenCV对人脸图像进行仿射变换， 实现人脸对齐功能     人脸图像及68个面部关键点                             仿射变换后人脸图像及关键点   仿射变换将原坐标(x, y)变换为新坐标(x', y')的计算方法：   通过上面的公式， 可计算出原图像经过变换后的新图像。   Opencv仿射变换函数wa

分为三层网路PRO1.输入:积分图像输出:prob1 边框概率，可以得出粗略得边框信息conv4-2 边框偏移2.输入：根据第一步提取的边框，提取图片，作为batch进行输入输出：prob1： batch_size * 2conv5-2: batch_size * 43.输入：根据第二步提取的边框，提取图片，作为batch进行输入

http://blog.youkuaiyun.com/njzhujinhua/article/details/38343683人脸检测是人脸识别的第一道工序，其技术比较成熟，但因为其检测性能因素，直到Viola和Jones于CVPR2001上文章【1】发表之后才使得其能进行实际应用。VJ描述的物体检测框架包括三部分：【1】feature：VJ使用的特征仅与一个矩形区域内像素取值的和

2016年9月14日，山世光老师开源其人脸识别的一套模型，SeetaFace，并且带着源码，包括人脸检测，人脸对齐，人脸识别，三个模块，算是把人脸这一套的都有了。github的星星也转眼间就上了百，为此本屌丝也在工作之余对其性能进行了测试。 Face Detection:检测部分速度有点慢，继续开了openmp也没感觉有啥能感觉到的提速。实际效果如下：

该MTCNN算法出自深圳先进技术研究院，乔宇老师组，是今年2016的ECCV。（至少我知道的今年已经一篇cvpr，一篇eccv了）。  进入正题理论基础：正如上图所示，该MTCNN由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net）。Proposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界

论文：A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection.pdf实现：https://github.com/anson0910/CNN_face_detection该论文发表于2015年CVPR上，作者提出了一种级连的CNN网络结构用于人脸识别，论文的主要贡献有以下四点：提出了一种级连的CNN网络结构用于高

2017年9月13日，苹果召开发布会，发布的iPhone X支持Face ID登录解锁功能。什么是face ID？对，就是这个一道光打在你半夜两点都不睡的修仙脸上的这个玩意儿。当然，这只是让你明白face ID是怎么工作的，事实上并不会有这一道光，准确地说，是不会有这样一道可见光，而是红外光，下面会讲到全面屏幕上方那一条黑带里到底装了