face detection,landmark, recognition with deeplearning

本文介绍了几种先进的人脸检测与特征点定位技术,包括使用多任务级联卷积神经网络进行联合人脸检测与对齐的方法,通过粗到细的卷积网络级联实现广泛的人脸特征点定位,以及通过回归局部二值特征实现每秒3000帧的人脸对齐等。这些方法在人脸识别领域有着重要的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

人脸特征点定位

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks

codes: https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment

bolg: http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/49955149

 

Extensive Facial Landmark Localization with Coarse-to-fine Convolutional Network Cascade

paper: http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_workshops_2013/W11/papers/Zhou_Extensive_Facial_Landmark_2013_ICCV_paper.pdf

 

Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features [2014]

paper: http://www.jiansun.org/papers/CVPR14_FaceAlignment.pdf

codes: https://github.com/yulequan/face-alignment-in-3000fps

 

Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning [2014]

project: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/TCDCN.html

 

人脸检测

Finding Tiny Faces
paper: https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tiny/

codes: https://github.com/peiyunh/tiny

转载于:https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/6985415.html

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