不断维护的地址：http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/怎样使用OpenCV进行人脸识别         本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutor

HOG SVM 车辆检测　　近期需要对卡口车辆的车脸进行检测，首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM，Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法，并且取的了不错的识别效果。在人脸检测方面目前主流的方法，先不考虑复杂的深度学习，大多采用Haar和Adaboost的手段来实现。我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测。　　首先引出 Hog特征，Hog特征

之前做了SVM的车脸检测，主要是针对车脸，接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测。我利用的主要是opencv中的cascade，其已经把Adaboost相关的算法做成了exe，直接调用就可以了，不像SVM中我们可能需要再调用。如果需要对boost源码进行修改，可以利用Cmake将生成opencv的源代码，（Cmake真是个很方便的东西，之前做交叉编译用Automake来弄，差点累的

车脸检测 Adaboost 检测过程上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练，接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸。首先需要说明的是我这里的训练数据是卡口数据是在监控下面的照片，主要为了截取卡口摄像头拍摄下的照片的车脸部分，如下图是待检测图像：这里主要基于了opencv中自带的检测函数，可以对目

虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通

【目标识别】深度学习进行目标识别的资源列表：O网页链接 包括RNN、MultiBox、SPP-Net、DeepID-Net、Fast R-CNN、DeepBox、MR-CNN、Faster R-CNN、YOLO、DenseBox、SSD、Inside-Outside Net、G-CNN等。PapersDeep Neural Networks for Object Detection

双目摄像机测深度原理2019年04月01日 10:20:24 西海岸看日出 阅读数 589更多分类专栏： 原理解析 双目测距 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38236355/article/details/88933839双目摄像机是采用两...