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转自http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/52662384?locationNum=12本次介绍人脸检测方法Faster R-CNN：《2016 Arxiv: Face Detection with the Faster R-CNN》.上面这篇文章，是对Faster R-CNN的人脸检测实现，原始的Faster R-CNN

转自：http://blog.youkuaiyun.com/a_1937/article/details/50334919使用Caffe复现DeepID实验本实验使用Casia-Webface part2的切图来复现DeepID实验结果。DeepID网络配置文件训练验证数据组织实验结果结果分析DeepID网络配置文件-下面给出deepId_train_tes

1、基本思想训练多个深度卷积神经网络(deep ConvNets)对输入的人脸块(face patches)进行特征提取,然后训练每一个卷积神经网络(以下简称为ConvNet)的目标是对输入的face patch进行分类，这一步是有监督的训练，即每一个face patch对应于一个类别标签，每一个ConvNet 的输出节点数目是相同的，即160维。然后所有的这些ConvNets

转自：http://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：h

连续看了DeepID和FaceNet后，看了更早期的一篇论文，即FB的DeepFace。这篇论文早于DeepID和FaceNet，但其所使用的方法在后面的论文中都有体现，可谓是早期的奠基之作。因而特写博文以记之。DeepFace基本框架本文的贡献     DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和

转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/45570221好久没有写博客了，I have failed my blog. 目前人脸验证算法可以说是DeepID最强，本文使用theano对DeepID进行实现。关于deepid的介绍，可以参见我这一片博文 DeepID之三代。当然DeepID最强指的是DeepID和联合

转自：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/42091205DeepID人脸识别算法之三代转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/stdcoutzyx/article/details/42091205DeepID，目前最强人脸识别算法，已经三代。如今，深度学习方兴未艾，大数据风起云涌，各

原创 2016-07-15 汤旭 深度学习大讲堂点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！深度学习大讲堂是高质量原创内容平台，邀请学术界、工业界一线专家撰稿，致力于推送人工智能与深度学习最新技术、产品和活动信息！前言    人脸识别，作为深度学习应用一个比较具有难度的方向，近几年一直得到工业界和学术界的广泛关注。目前大部分人了解到的人脸识别的性能都是从LFW数据库说起，大家一谈起人脸

论文：Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection论文作者：Hongwei Qin, Junjie Yan, Xiu Li, Xiaolin HuGrad.School at Shenzhen Tsinghua University（清华大学深圳研究生院），Tsinghua University（清华大学），SenseT

转自：http://blog.youkuaiyun.com/u010333076/article/details/50637313地址：https://github.com/luoyetx/JDA一、算法流程图：训练过程：检测过程：二、类图：从上图可以看出整个系统主要分为两大模块，数据存储模块与CART模块，两个模块集中于

转自：http://blog.youkuaiyun.com/u010333076/article/details/50637342论文：Joint Cascade Face Detection and Alignment.pdf实现：https://github.com/FaceDetect/jointCascade_py部分内容引用自：http://www.cnblogs.c

最近项目略多，其中一个需要找出一些和脸比较像但是不是脸的负样本，想用opencv的人脸检测器检测到的错误脸作为这样的负样本。但是国内（包括国外）居然几乎没有相关的资料如何输出detectMultiScale（）的置信率或者说是人脸得分所以写一篇小小的总结供有相关需求的人参考。转载需注明：http://www.cnblogs.com/sciencefans/看了下人脸识别函数

转自：http://www.cnblogs.com/sciencefans/p/4394861.html#!comments搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：Face detection, alignment, verification and identification(recognization)，本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上

转自：http://blog.youkuaiyun.com/u010333076/article/details/50637317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CV

本文由兔死机发布在http://blog.youkuaiyun.com/smartempire/article/details/31373817最近在做三维人脸识别相关的东西，在已获取三维数据的情况下进行人脸的识别切割是第一步，本文将介绍预处理内的几个操作，最终给出切割后的三维人脸数据以及经过变换的灰度图像。作者之前申请了国内的三维人脸数据库都没申请到，FRGC v2库也没有回复，只申请到了一