- 2018.08.03
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人臉識別：損失函式之softmax loss和cross entropy Loss
轉載blog：http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 我們知道卷積神經網路（CNN）在影象領域的應用已經非常廣泛了，一般一個CNN網路主要包含卷積層，池化層（pooling），全連線層，損失層等。雖然現在已經開源了很多深度學習 […]
人臉識別的實現
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人臉識別——新的一個境界（無約束）
好久沒有和大家分享學習的推送，最近很多朋友一直在問我人臉識別到底怎麼去識別？人臉為啥會分約束和非約束？人臉檢測後可以做哪些工作？等等的一些列問題，其實我們之前很多推送都有詳細解答這些問題，今天，就順便把非約束人臉識別和大家好好說一說，希望有興趣的您可以有所收穫，謝謝！ 現在是一個大資料時代，我們身邊 […]
從人臉識別到行人重識別，下一個風口
人臉識別在LFW超越人的識別能力之後，就很少有重大的突破了，逐漸轉向視訊中人臉識別或人臉屬性學習等方向。CV頂級會議的接受論文量也出現了逐漸平穩的趨勢。 而行人重識別（Person re-identification）也稱行人再識別，是利用計算機視覺技術判斷影象或者視訊序列中是否存在特定行人的技術。 […]
- 2018.08.01
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人臉識別（Facenet）
人臉識別是目前應用非常廣泛的一種生物識別技術，與其他生物識別技術（指紋識別，掌形識別，眼虹膜識別和聲音識別）相比，人臉識別具有以下優勢： 其他每種生物識別方法都需要一些人的配合動作，而人臉識別不需要被動配合，可以自動用在隱蔽的場合，如公安部門監控行動； 當記錄一個企圖登入的人的生物記錄時，只有人臉能 […]
人臉識別（face recognition）
一、前述 1. 發展 以往的人臉識別主要是包括人臉影象採集、人臉識別預處理、身份確認、身份查詢等技術和系統。現在人臉識別已經慢慢延伸到了ADAS中的駕駛員檢測、行人跟蹤、甚至到了動態物體的跟蹤。由此可以看出，人臉識別系統已經由簡單的影象處理發展到了視訊實時處理。而且演算法已經由以前的Adaboots […]
人臉識別之caffe-face
該論文為2016年的一篇ECCV，ADiscriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition。還是深圳先進院喬宇老師組的一篇。不管是思想還是效果都非常的棒。 論文思想： 整體流程就是讀取輸入的影象，然後做個前向傳播，應用so […]
人臉識別CNN網路訓練流程
目標 訓練論文”A Lightened CNN for Deep Face Representation”中的caffe網路。 資料 CASIA-WebFace 可在這裡申請。 預處理 獲得CASIA-Webface資料集之後，使用tools中的： 指令碼addLabeltopic.py將圖片的la […]
- 2018.08.01
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人臉識別—利用caffe實現多層特徵學習人臉識別網路
摘要：本文主要講解如何利用caffe搭建自己的網路，本文主要講利用caffe搭建一種Hierarchical Feature Representation的網路。網路如下圖： 資料庫：CASIA-WebFace資料集，可以到我的網盤中下載:http://pan.baidu.com/s/1nuWsju […]
人臉識別之FaceNet
這是一篇2015年的cvpr，FaceNet: A UnifiedEmbedding for Face Recognition and Clustering，取得了當時人臉識別的state-of-the-art，論文主要提出了tripletloss這一思想。 如上圖所示，簡單的說，triplet就是 […]
- 2018.07.29
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人臉識別：FaceNet論文詳解
引入 隨著深度學習的出現，CV領域突破很多，甚至掀起了一股CV界的創業浪潮，當次風口浪尖之時，Google豈能缺席。特貢獻出FaceNet再次重新整理LFW上人臉驗證的效果記錄。 本文是閱讀FaceNet論文的筆記，所有配圖均來自於論文。 轉載請註明：http://blog.csdn.net/st […]