机器学习&人脸识别
2015-06-19 10:20
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机器学习
机器学习的目的是把数据转换成信息。
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。
人脸识别
人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。
每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低。
任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸。
全部节点通过,则宣布是人脸。
工业上,常用人脸识别技术来识别物体。
人脸检测和校准比较好的ECCV、CVPR的论文:
[ECCV
2014] Joint Cascade Face Detection and Alignment.
[ECCV
2014] Face detection without bells and whistles.
[CVPR2015]
A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection.
[ICMR
2015] Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks.
注:部分公开的源码。
机器学习的目的是把数据转换成信息。
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。
人脸识别
人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。
每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低。
任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸。
全部节点通过,则宣布是人脸。
工业上,常用人脸识别技术来识别物体。
人脸检测和校准比较好的ECCV、CVPR的论文:
[ECCV
2014] Joint Cascade Face Detection and Alignment.
[ECCV
2014] Face detection without bells and whistles.
[CVPR2015]
A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection.
[ICMR
2015] Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks.
注:部分公开的源码。
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