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人脸识别

1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个人,1680人有两幅及以上的图像,4069人只有一...

2018/01/15 21:00
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face++人脸识别

该系统主要分为: 1.数据库:500万张图片和2000个人,而且删除了LFW中特有的人,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络性能) 2.深度卷积神经网络 该网...

DeepID3(0.9745):商汤科技

深度学习在人脸识别领域的应用提高了人脸识别的准确率。本文中,使用了两种深度神经网络框架(VGG net和GoogleLeNet)来进行人脸识别。两种框架ensemble结果在LFW数据集上可以达到0.945的准确...

CNN-3DMM extimation(0.9235)

当在真实场景中应用3d模拟来增加人脸识别精度,存在两类问题:要么3d模拟不稳定,导致同一个个体的3d模拟差异较大;要么过于泛化,导致大部分合成的图片都累死。因此作者研究了一种鲁棒的三维...

FR+FCN

FR:Face Recovery FCN:facial component deep network 自然条件下,因为角度,光线,occlusions(咬合/张口闭口),低分辨率等原因,使人脸图像在个体图像之间有很大的差异,影响人脸识别的广...

视频行业初识

视频行业初识 1 由于4G的推广,视频行业也在人们的生活中扮演者愈来愈重要的角色。小编作为一个 在 视频行业的爱好者和从业者,下面会列举一下小编对视频行 业的基本了解,由于小编水平有限,...

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