上周五就要发的，拖........拖.......拖到现在，文中有不准确的地方，欢迎批评指正。DeepID是一种特征提取的算法，由港中文汤晓鸥团队于2014年提出，发表于CVPR2014。其应用领域是人脸识别的子领域——人脸验证，就是判断两张图片是不是同一个人。之前的人脸验证任务主要的方法是使用过完备的(over-complete)低层次特征，结合浅层的机器学习模型进行的。过去的方法常常是将人脸提
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2023-12-23 21:18:35
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1.DeepID是什么？2.DeepID的强大的两个因素是什么?3.拿到图片数据后，本文做了那两件事情？首先明确一个概念什么是DeepID？DeepID是人脸识别算法。###########################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
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2024-01-19 14:08:19
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DeepID：Python基于Caffe的DeepID2实现人脸识别的简介、实现之详细攻略目录基于Caffe的DeepID2实现人脸识别DeepID2实现人脸识别的实现基于Caffe的DeepID2实现人脸识别更新……DeepID2实现人脸识别的实现参考链接https://weibo.com/1402400261/DF6DonW...
原创
2022-02-10 16:11:32
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前言这是人脸识别系列的第5篇文章，前4篇文章可以在公众号的人脸识别栏里找到，这篇文章主要是解析CVPR 2014年的经典人脸识别论文DeepID1算法。论文的地址如下：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf 。题外话前面4篇人脸识别系列推文中我们介绍了基于传统方法的人脸识别算法，代表性的就是特征脸法。传统人脸识别存在很多弊端，如侧脸，模糊图
原创
2022-04-19 14:41:44
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DeepID：Python基于Caffe的DeepID2实现人脸识别的简介、实现之详细攻略
目录
基于Caffe的DeepID2实现人脸识别
DeepID2实现人脸识别的实现
基于Caffe的DeepID2实现人脸识别
更新……
原创
2021-06-15 21:34:28
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已经三代。 现在，深度学习方兴未艾。大数据风起云涌，各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段。人脸识别
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2016-04-15 11:27:00
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1. 概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的，是为识别二维形状而设计的一个
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2023-09-07 15:13:08
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DeepID-Net详解DeepID-Net简介框架流程简介Bounding Box RejectionDeepID-Net 网络结构预训练和微调Multi-stage trainingdef-pooling layer上下文建模hinge-loss上下文建模模型均化策略 DeepID-Net简介 DeepID-Net是由香港中文大学多媒体实验室开发的图像检测模型，全称DeepID-Net: d
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2024-09-11 00:27:53
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来自：CVPR 2014 作者：Yi 像高级特征表示（DeepID），进而进...
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2014-07-08 13:28:00
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概述： DeepID的目标是人脸验证（判断两张图片是否是一个人），同时衍生出人脸识别（多次人脸验证）。DeepID采用增大数据集的方法：增加新的数据，celebFaces（87628张图片，5436个人），celebFaces+（202599张图片，10177个人）；裁剪图片，多区域、多尺度、多通道裁剪，然后将计算的向量组合，使用PCA降维DeepID是一种特征提取的算法，这种网络一经训练好后，可
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2024-06-22 12:16:16
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一、DeepID学习
基于Caffe的DeepID2实现 喵耳朵博客2016.10，让你的Caffe支持python层，屏蔽下面配置，然后重新编译。不过最好直接修改Caffe。 修改的目的主要是适应两个图片的输入。自己实现了ContrastiveLossLayer，LocalNormalization两个层，似乎新版Caffe有这两个层。实现了FaceVerification部分。DeepFace
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2024-08-08 12:02:39
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DeepFace是FaceBook提出来的，后续有DeepID和FaceNet出现。而且在DeepID和FaceNet中都能体现DeepFace的身影，所以DeepFace可以谓之CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。下边介绍DeepFace的基本框架：一、人脸检测（face detection）DeepFace采用了基于检测点的人脸检测方法（fidu
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2024-03-15 07:55:13
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Paper Reading NoteURL: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdfTL;DR这篇文章介绍了一种预测多类别人脸类别来提取高层人脸特征表达（DeepID）的方法，这些特征是在人脸的不同区域（patch）中同时提取得到，同时使用了联合贝叶斯和神经网络在DeepID的基础上实现了人脸验证。Dataset/Algorithm/Mod
http://www.miaoerduo.com/deep-learning/%E5%9F%BA%E4%BA%8Ecaffe%E7%9A%84deepid2%E5%AE%9E%E7%8E%B0%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89.html 最近看了一篇文章，详细说明了随机梯度下降中随机是在create_imagenet.sh中shuffle实现的。 相关资源：DeepID：ht
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2024-05-20 20:37:35
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香港中文大学教授汤晓鸥、王晓刚及其研究团队上周宣布，他们研发的DeepID人脸识别技术的准确率超过99%，比肉眼识别更加精准。 汤晓鸥领导的计算机视觉研究组 (mmlab.ie.cuhk.edu.hk) 开发了一个名为DeepID (深分证)的深度学习模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率。 LFW是人脸识别领域
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2023-12-19 13:34:22
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前言人脸识别系统基本流程如下： 比如Openface，SeetaFace的系统都是可以学习一下的。强调一下这篇文章主要是讲的是特征提取和分类器分类。1 模型提升的方法Nature IDea：boost（提升树的思想）。从这个角度来说明阐述人脸识别的方法。（是不是感觉很神奇） 1.1 DeepID2Idea:Averaging/voting。思路很简单就是多个模型，然后做个平均就可以。Deepid2
6月23日凌晨消息，香港中文大学教授汤晓鸥、王晓刚及其研究团队上周宣布，他们研发的DeepID人脸识别技术的准确率超过99%，比肉眼识别更加精准。汤晓鸥领导的计算机视觉研究组 (mmlab.ie.cuhk.edu.hk) 开发了一个名为DeepID (深分证)的深度学习模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率。LFW是
DeepID实践小编推荐：张雨石（笔名）是北航软院研二的童鞋，一直关注深度学习在人脸识别方面的实践，主要研究方向也是深度学习在图像处理上的应用，写了多篇科普文章。本篇是 @龙星镖局 特别邀请他写的一篇实践性很强的科普文章，主题是牛逼哄哄的DeepID。没错，就是那个识别准确率在99.15%的汤晓鸥，王小刚团队发明的深度学习算法。另，本篇文章同步发表在作者的个人blog： ，欢迎有兴趣的同
人脸识别系列
人脸识别系列
人脸验证：核心有阈值的概念，在实际运用中有注册的概念 人脸识别：核心是分类
1.Eigenface
2.DeepId系列
3.FaceNet
4.Center Loss
5.L-Softmax Loss
6.SphereFace (A-Softmax)
原创
2022-03-25 10:50:37
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Openface 简单入门 背景 Openface是一个开源的人脸识别框架，同类软件产品还有 seetaface ，DeepID等，当然，如果算上商业的产品，那就更多了。 Openface人脸比对结果的准确度可能不是很好，它是有待提升的。如果有能力的话， 可能通过源码进行优化。 一般来说，置信度小于
原创
2021-08-11 14:34:20
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