DDFD(Deep Dense Face Detector)是一种基于AlexNet进行微调（finetune）改进的一种深度学习的网络模型。是雅虎公司2015年的作品，并发表在了cvpr，论文名为Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks。可以实现基于多角度，遮挡，关照下的人脸检测。是一种unconstra
MATLAB人脸检测算法人脸检测是将人脸从复杂的背景图像中检测出来，它是实现人脸识别的基础和前提。肤色重建使用人脸肤色模板对灰度图像进行肤色重建，使其变成彩色图像，效果如下： 在函数function R=gray2rgb1(img1,img2)中，img1代表需要彩色重建的灰度图像，img2代表彩色人脸模板。function R=gray2rgb1(img1,img2)
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人脸识别是图像分析与理解最重要的应用之一，所谓人脸识别，就是利用计算机分析人脸视频或者图像，并从中提取出有效的识别信息，最终判别人脸对象的身份。人脸识别的研究可以追溯到２０世纪 60年代末期，主要的思路是设计特征提取器，再利用机器学习的算法进行分类。2012深度学习引入人脸识别领域后，特征提取转由神经网络完成，深度学习在人脸识别上取得了巨大的成功。下面以时间为顺序，梳理下人脸识别各算法
AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法，基本思想是选取若干弱分类器，组合成强分类器。根据人脸的灰度分布特征，AdaBoost选用了Haar特征[38]。AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示。图2-4 Adaboost分类器的构造过程1）Haar-like矩形特征Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的，常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示，Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值。图2-5 常用的Haar-like矩形特征一幅图像中Haar-like矩形特征的个数非常多，对于一个大小的窗口，就包含 Read More
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2013-07-08 14:35:00
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# 基于深度学习的人脸检测指南
## 引言
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的进展，其中之一便是人脸检测。本文将指导你如何实现基于深度学习的人脸检测。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要做什么，包括代码实现和注释。
## 流程概述
下面的表格展示了实现基于深度学习的人脸检测的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1
原创
2023-08-14 15:36:44
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众所周知，人脸识别是计算机视觉应用的一个重大领域，在学习人脸识别之前，我们先来简单学习下人脸检测的几种用法。常见的人脸检测方法大致有5种，Haar、Hog、CNN、SSD、MTCNN：注：本文章图片来源于网络相关构造检测器的文件：opencv/data at master · opencv/opencv · GitHub基本步骤读入图片构造检测器获取检测结果解析检测结果一、Haar# 调整参数
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OpenCV全称是Open source Computer Vision Library(开放源代码计算机视觉库),是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库，提供了很多图像处理的工具和可以直接使用的API接口。OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。
OpenCV全
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2019-04-13 20:29:00
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目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申出的算法，主要涉及那些主流算法，no bells and whistles.概述 Overview在深度学习正式介入之前，传统的「目标
1 简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍基于深度学习的目标检测算法2 目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即分
在调度系统中牵扯到对调度数据结构的有向环进行检测，所以使用DFS算法来检测组装形成的调度数据结构不存在无限循环结构，记录分享DFS如何检测环的。举个栗子 栗子 转换 为临接矩阵可以转化为数据问题： 矩阵表示 根据深度优先搜索，我们这里默认按行进行遍历，对于第一行，起始节点就是第一行对应到那个元素0，遍历到第二个元素时发现不为0，则节点0可以到达节点1；接着以节点1作为中转点，遍
# OpenCV基于深度学习的人脸检测
## 简介
在计算机视觉领域，人脸检测是一个重要的任务，它在图像和视频中自动检测和定位人脸。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了许多用于人脸检测的算法和工具。其中，基于深度学习的人脸检测算法在准确率和效果上有了显著的提升。本文将指导你如何使用OpenCV的深度学习模块实现人脸检测。
## 整体流程
为了实现基于深度学习的人脸检测，我们将按照
原创
2023-09-04 10:23:21
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首先，我们知道：边缘是图像的重要特征之一；图像边缘是数字图像的高频成分，也就是像素值变化较为剧烈的点，亮度变化比较大的点，对应图像梯度的极值；边缘检测包括一阶微分算子，例如：Prewitt算子、Sobel算子（x,y方向）；二阶微分算子，例如：Laplace算子、LoG高斯-拉普拉斯算子(Laplace of Gaussian)；还有Canny边缘检测。后面，我们详细的学习下，canny边缘检测算
标题：深度学习经典检测算法及代码示例
摘要：本文将介绍深度学习中一些经典的检测算法，并提供相关的代码示例。我们将重点介绍目标检测、图像分割和人脸识别这三个领域中的算法，分别以YOLOv3、Mask R-CNN和FaceNet为例。通过这些实例，读者将对深度学习中的检测算法有更深入的理解。
## 1. 引言
近年来，深度学习已经在计算机视觉领域取得了重大突破。在目标检测、图像分割和人脸识别等任
原创
2023-09-10 06:54:39
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前言使计算机视觉成为极具吸引力学科的原因之一就是：它正在逐步的变成现实，人脸检测就是例证。在现实生活中人脸检测可用于各行各业，而OpenCV提供了人脸检测的算法。 本节会讲述OpenCV中人脸检测函数以及如何识别人脸。正文1、 Haar级联 人脸检测技术主要涉及到Haar特征、积分图和Haar级联三大类。Haar特征分为四类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，将这些特征组合成特征模板。
引言这段时间微软的HowOldRobot 测试年龄的网站非常火，访问量已经爆棚了！不过，这个测试也有很多比较坑爹的地方。比如：。。。。。 再比如。。。好了 言归正传！今天我们就来看看android中怎么利用人脸识别功能来实现我们自己的HowOld APP (PS:本人也是借鉴了网上大神的视频和资料 然后自己加以改进，有兴趣的可以去看看慕课网上鸿洋大神的视频http://www.imooc.com
目前可以将现有的基于深度学习的目标检测与识别算法大致分为以下三大类：基于区域建议的目标检测与识别算法，如R-CNN, Fast-R-CNN, Faster-R-CNN;基于回归的目标检测与识别算法，如YOLO, SSD;基于搜索的目标检测与识别算法，如基于视觉注意的AttentionNet，基于强化学习的算法一、基于区域建议的目标检测与识别算法这类算法的主要步骤是：首先使用选择性搜索算法（Sele
初探目标检测今天开始记录我的基于深度学习的目标检测学习利用Python实现IoU的计算，代码如下：def iou(boxA, boxB):
# 计算重合部分的上、下、左、右4个边的值，注意最大最小函数的使用
left_max = max(boxA[0], boxB[0])
top_max = max(boxA[1], boxB[1])
太多的公众号每天的文章是否让你眼花缭乱？刷了好多文章，发现大都是转来转去？今天我在全网公众号里为大家精选主题为深度学习目标检测算法的文章12篇，其中包括综述,R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN,Faster R-CNN,Mask R-CNN,R-FCN,YOLO V1,YOLO V2,YOLO V3,SSD,FPN等。目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置
作者丨nihate
编辑丨极市平台
极市导读本文整理了最近一年之内的轻量级人脸检测算法，独立编写一个包含多种轻量级人脸检测算法集合的程序，对它们进行了汇总整理，以及效果的对比。共有10种人脸检测和1个人脸关键点检测。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿最近在AIZOO 里看到轻量级人脸检测算法大盘点的文章，里面还提供了Githu
由于上次在Altea申请的License到期了，因为申请还挺麻烦的，而且申请周期太长了，最后主要因为本人的电脑实在太。。。，编译一个SOC-FPGA的程序需要6-10个小时。。。所以现在基本搁置了OpenCL的学习，开始接触机器视觉。各位前辈和大佬能指点一二。 首先对主要的算法和原理做个简单的调查，简单写个总结：0.人脸识别包括以下5个步骤：人脸检测、图像预处理、特征提取、匹配、结果输出。
