marleylee的博客

转自：https://blog.youkuaiyun.com/sun7_she/article/details/70855055Face verification人脸验证，一对一 Face identification / recognition人脸识别，一对多闭集：已知此人在该数据集中开集：不知道此人在不在这个数据集中 Face alarm ratio (一般设置为万分之...

转自：http://blog.youkuaiyun.com/sinat_27614125/article/details/71104183?locationNum=16&fps=1 略删改。https://github.com/happynear/NormFace本文的思想很简单，就是通过验证研究正则化的本质，来设计网络结构。提取问题：1，为什么用classificatin  loss...

实质上本文只是在深度学习框架下人脸识别损失函数的改进。但这里还是把它归类到端到端了。 转自：http://blog.youkuaiyun.com/yang_502/article/details/7279278616年ECCV的文章《A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition》code：https:/...

转自：blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/46687471引入随着深度学习的出现，CV领域突破很多，甚至掀起了一股CV界的创业浪潮，当次风口浪尖之时，Google岂能缺席。特贡献出FaceNet再次刷新LFW上人脸验证的效果记录。本文是阅读FaceNet论文的笔记，所有配图均来自于论文。 转载请注明：http://blog.csdn.ne...

转自：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/420912051. 问题引入及算法流程DeepID所应用的领域是人脸识别的子领域——人脸验证，就是判断两张图片是不是同一个人。人脸验证问题很容易就可以转成人脸识别问题，人脸识别就是多次人脸验证。DeepID达到的效果都是在LFW数据集上，该数据集是wild人脸数据集，即没有经过对其的人脸...

转自：blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/46776415DeepFace基本框架人脸识别的基本流程是：detect -> aligh -> represent -> classify人脸对齐流程分为如下几步：a. 人脸检测，使用6个基点b. 二维剪切，将人脸部分裁剪出来c. 67个基点，然后Dela...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/freedom098/article/details/52088179第三种算法称之为LBP算法，这个算法的思路与PCA和Fisher有很大不同，他是考虑局部特征算子，并不是全局考虑。这种算法定义了一种LBP特征，这种特征与我们经常见到的Haar特征、HoG特征没有啥太大不同，都是特征算子，只是算法不同。因此，我们按照理解特征算子一类的算法...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/freedom098/article/details/52088135第二种人脸识别的经典算法是Fsiher算法，也称之为线性判别分析，我最先看到这个算法是在周志华老师的《机器学习》中，没想到在人脸识别上也有应用。这个算法的思路和PCA差不太多，都是着眼于图像全局考虑，PCA考虑的是如何确定一组正交基可以使数据降维，线性判别分析则是考虑如何...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/freedom098/article/details/52088064近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。操作环境：python2.7第三方库：opencv for python、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/smartempire/article/details/23377385Fisherface是由Ronald Fisher发明的，想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/smartempire/article/details/23249517与第一篇博文特征脸方法不同，LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/smartempire/article/details/21406005这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) 。本文的参考资料附在最后了...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/u011808673/article/details/80650335Face-ResourcesFollowing is a growing list of some of the materials I found on the web for research on face recognition algorithm.Paper...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/app_12062011/article/details/52537133参考：http://www.xuehuile.com/thesis/9a81f680054441ad907934b07b465c8e.html，本文做了相关修改。1　人脸识别技术概述    近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸...

转自：http://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/76154976 略删改。2017的一篇cvpr，SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition，继centerloss之后又一大作。文章主要提出了归一化权值（normalize weights and zero b...