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人脸识别

快速检测出图像中人脸数量和位置, 同时进行身份识别及相关属性识别,主要可实现人脸身份识别、人脸支付,情绪识别等。

gabor纹理图像识别问答精选

如何用python监视mysql数据库的更新?

回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统,用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的,所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时,也传递给一个python字典,里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时,通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...

jonh_felix | 850人阅读

什么是人脸识别?

回答:最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中,通过一个人的面部特征,机器可以知道你是谁。随着技术的进步,人脸识别已经走入了人们的生活,iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品,第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出,该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用True Depth摄像头系统,该系统由传感器、摄像头和位于...

Binguner | 1164人阅读

什么拨号器可以云识别

问题描述:关于什么拨号器可以云识别这个问题,大家能帮我解决一下吗?

付永刚 | 565人阅读

如何识别虚拟主机服务器

问题描述:关于如何识别虚拟主机服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

ernest | 777人阅读

人脸识别系统是如何找到人的?

回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用,它利用计算机技术和生物统计技术,在各种背景下识别出人脸,更进一步可以实施跟踪,它基于人的脸部特征,属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测,人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到,并从背景中分离出来。找到人脸,有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板,然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比,从匹配程度上判断是...

BicycleWarrior | 3526人阅读

人脸识别主要是收集面部的哪个部位?

回答:人脸识别主要是收集面部的眼睛,鼻子和嘴巴

Eric | 1499人阅读

gabor纹理图像识别精品文章

  • 深度学习在人脸识别中的应用 —— 优图祖母模型的「进化」

    ...多年经验找到的 Gabor 特征。第二层学习到的是更复杂的纹理特征。第三层的特征更加复杂,已经开始出现一些简单的结构,例如车轮、蜂窝、人头。到了第四、五层机器输出的表现已经足以让人误以为它具备一定的智能,能够...

    546669204 评论0 收藏0
  • 警察必备工具!用空间融合卷积神经网络鉴别伪装的「坏蛋」

    ...,并使用该信息来改善人脸识别性能。辛格等人使用基于纹理的特征来对伪装的脸部进行分类。最近,面部关键点在面部表情分类、人脸对比、视频人脸追踪等应用程序中的应用收到了广泛欢迎。在过去,为了达到这一目标,已...

    anyway 评论0 收藏0
  • 图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征

    ...,首先需要将整个图像进行规范化(归一化)。在图像的纹理强度中,局部的表层曝光贡献的比重较大,所以,这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大,通常先转化为灰度图;Gamma压缩...

    SexySix 评论0 收藏0
  • TP-GAN 让图像生成再获突破,根据单一侧脸生成正面逼真人脸

    ...人脸视图。但是,这种方法遇到大量不同姿势的图像时,纹理损失严重,性能也不好。近来,有研究者提出了由数据驱动的深度学习方法,让系统在学习估计正面视图的同时,分辨身份和姿势表征。虽然结果喜人,但合成的图像...

    gougoujiang 评论0 收藏0
  • 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

    ...种用卷积网络进行风格迁移的方法。在这里将风格看成是纹理特征,风格迁移看成是提取待迁移图像的语义及内容信息,然后将纹理风格作用于该图像,得到想要的风格的输出图像。算法的输入包括一张风格图像和一张要进行风...

    xiaodao 评论0 收藏0
  • 人工智能缺陷与误觉:让机器产生幻觉的「怪异事件」

    ...把注意力转向了实际物体。发现只要稍微调整一下它们的纹理和颜色,就可以骗过人工智能,把这些物体认作别的东西。 在一个案例中,棒球被误认为是一杯浓缩咖啡,而在另一个案例中,3D 打印的海龟被误认为是步枪。他们...

    fizz 评论0 收藏0
  • LeCun 谈深度学习技术局限及发展

    ...局损失函数过程包括特征提取,识别器,环境后处理器(图像模型)问题:通过图像模型进行梯度后向传播。浅层结构化预测方法:有NLL损失的条件随机域,有Hinge Loss的较大边缘马尔可夫网络和隐支持向量机(Latent SVM),有感...

    LuDongWei 评论0 收藏0
  • 详解卷积神经网络

    ...的成绩。此后,卷积神经网络及其变种被广泛应用于各种图像相关任务。这里主要参考了Neural Networks and Deep Learning和cs231n的课程来介绍CNN,两部分都会有理论和代码。前者会用theano来实现,而后者会使用我们前一部分介绍的自动...

    ad6623 评论0 收藏0

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