Deep 3D Face Identification

最新推荐文章于 2025-07-28 09:50:53 发布
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博客分享了Deep 3D Face Identification论文，其地址为https://arxiv.org/abs/1703.10714 ，同时给出了该论文对应的github开源代码，链接为https://github.com/jongmoochoi/irisfaceRGBD 。

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【Face Swapping综述】Quick Overview of Face Swap Deep Fakes
zik的博客
09-08 959
【Paper】本文是一篇换脸综述，如提所言Quick Overview of Face Swap Deep Fakes，介绍了换脸领域的大致发展历程，以及换脸的主要处理过程概述，重要的是提及了该领域目前遇到的挑战，总结以及未来的发展方向，有很大的参考意义。近年来，深度造假技术在其产生和检测方面发展迅速。这两个领域的研究人员在各自的轴心成就上都处于领先地位。在其他方法中，这些作品使用了自动编码器、生成式对抗网络或其他算法来创建不受算法或人眼检测的虚假内容。
3D face recognition
01-24
3D face recognition has lately been attracting ever increasing attention. In this chapter we review the full spectrum of 3D face processing technology, from sensing to recognition. The review covers 3D face modelling, 3D to 3D and 3D to 2D registration, 3D based recognition and 3D assisted 2D based recognition. The fusion of 2D and 3D modalities is also addressed. The chapter complements other reviews in the face biometrics area by focusing on the sensor technology, and by detailing the efforts in 3D face modelling and 3D assisted 2D face matching. A detailed evaluation of a typical state-of-theart 3D face registration algorithm is discussed and conclusions drawn.
DeepFace ——用于高级人脸识别算法探索与应用
知来者逆的博客
06-02 8182
理想情况下，人脸分类器能够以人类的准确度识别人脸，并且无论图像质量、姿势、表情或照明如何，它都能够返回高精度。此外，理想的人脸识别框架只需很少的修改或无需修改即可应用于各种应用。尽管 DeepFace 是目前最先进、最高效的人脸识别框架之一，但它并不完美，在某些情况下可能无法提供准确的结果。但是DeepFace框架是人脸识别行业的一个重要里程碑，它通过利用强大的度量学习技术缩小了性能差距，并且随着时间的推移，它将继续变得更加高效。
传统方法-3D人脸识别
csdn13261311766的博客
06-23 1760
去年时候看过的一些三维人脸识别方面的论文，文章不都是高质量的，部分也看不懂甚至有理解错误。发现有一个人关注了这个专栏，就直接把当时看论文的草稿复制过来了，也许对人有一点帮助吧。...
Deepface
weixin_46256602的博客
10-11 1585
软件下载：https://github.com/iperov/DeepFaceLab 下载完成后解压 第一个是工作区，里面存放源文件，目标文件等数据 简单操作Deepface步骤：
Deep Face Recognition
07-01
vgg深度网络人脸识别论文
Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
chenaxin的博客
06-13 352
论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.4773 摘要   人脸识别的关键问题是如何发展有效的特征表示，以减少个体内部的差异，同时扩大个体间的差异。在本文中，我们证明了深度学习和使用人脸识别和验证信号作为监督可以很好地解决这个问题。深度身份验证特征(DeepID2)是通过精心设计的深度卷积网络学习到的。人脸识别任务通过分离从不同身份提取的DeepID2来增加不同人之间的差异，而人脸验证任务通过将从同一身份提取的DeepID2拉到一起来减少同一个人内部的差异，这两者对于人脸识别都是必不
【DeepFace】《DeepFace：Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification》
bryant_meng
02-21 1234
CVPR-2024。
(DeepID2)Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
chenaxin的博客
05-11 547
https://arxiv.org/pdf/1406.4773.pdf 摘要   人脸识别的关键挑战是开发有效的特征表示，以减少同一人之间的差异，同时扩大不同人之间的差异。在本文中，我们证明了通过深度学习和使用人脸识别和验证信号作为监督可以很好地解决这个问题。深度识别验证功能(DeepID2)是通过精心设计的深度卷积网络来学习的。人脸识别任务通过将从不同身份提取的深度ID2分开来增加人与人之间的差异，而人脸验证任务通过将从相同身份提取的深度ID2拉到一起来减少人与人之间的差异，这两者对于人脸识别都是必不可少
难样本选择_deeplearning_facerecognition_
10-02
在深度学习领域，人脸识别（Face Recognition）是一项关键的技术，它涉及到计算机视觉和模式识别。"难样本选择"是提升人脸识别性能的重要策略，特别是在训练深度学习模型时。难样本选择的目标是挑选出那些对模型训练...
facebook DeepFace人脸识别
04-19
DeepFace实现人脸识别 并画出特征点和人脸框 代码下完后 直接用pycharm就可以运行 运行的时候 请先根据代码里的download.sh 将需要的文件下载下来 放到download.sh文件 所在目录
Deep3d研究
weixin_34233856的博客
09-13 364
如何使用CNN将视频从2D到3D进行自动转换 http://www.sohu.com/a/128924237_642762   从2D图片生成3D模型（3D-GAN） http://blog.topspeedsnail.com/archives/11131
deepface:实现人脸的识别和分析
m0_65431718的博客
12-11 3048
api:True采用不同模型和不同的后端算法阈值的大小均有所不同，
deep3d
weixin_30575309的博客
12-19 219
https://github.com/piiswrong/deep3d 转载于:https://www.cnblogs.com/guochen/p/6196773.html
deepface：最先进轻量级人脸识别和人脸属性分析框架讲解
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全栈川川
04-11 3万+
最先进人脸识别框架介绍，小白都能学入门！
A Deep Face Identification Network Enhanced by Facial Attributes Prediction
weixin_NineDays66
07-02 461
fusion layer :两个特征混淆，混淆的方法是使用 克罗内克积 第一如下：损失函数：Face Identification: we calculate the similarity betweeneach of the images in the gallery set and given image fromthe probe set, and then rank these image...
DeepFace：人脸识别库 DeepFace 简单认知
山河已无恙
06-17 9326
工作中遇到，简单整理博文内容为 deepface 的简单介绍理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》人脸检测：人脸检测是指在图像或视频中自动检测出人脸的位置，并将其框出来的过程。该技术通常使用分类器或神经网络模型来检测面部特征、形状、颜色等，从而确定人脸的位置。人脸识别。
DeepFace 深度学习技术详解：从算法原理到应用实践
最新发布
zqmgx13291的博客
07-28 720
论文：Deep Face Recognition 概括
天岚1993_量产机的博客
06-15 3011
本篇论文事实上可以看作人脸识别的深度卷积神经网络训练和测试指南。论文中对网络结构的篇幅并不长，但是论文中关于数据收集、训练方式和测试方式的结论值得借鉴。         本篇文章的目的有两个：一是“以少胜多”，对于一般研究机构而言，获取庞大的数据集是不太现实的，但是深度卷积神经网络的训练效果和训练数据的规模有关系，本论文提供了一种能用有限的人力资源获取规模较大的人脸数据的方法；二是“去粗取精”，
deepface.stream
06-19
DeepFace is a popular facial recognition library developed by the researchers at Facebook, initially as part of their Deep Learning Research group. It uses deep neural networks to perform face ...
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