AI: 人脸识别--图像处理基础(Image Processing Basics)一

AI: 图像处理基础(Image Processing Basics)注:基本部分来自MPP,参加MPP的学习笔记,以方便学习理解和记忆。一,灰度处理(Grayscale)计算机在处理图像时,图像是一串0-255数字组成三维数组。如下图:这是一幅AI全家福照片,作为一个数字图像,它实际可以用一个数组表示像素强度在0到255之间的数字来表示。。如图右下侧的三维数字来表示,不同的维度分别代表红色,绿色

基于PCA的人脸识别(MATLAB)

项目描述采用数据库为剑桥大学ORL人脸数据库,包含40个人的400张人脸图像(每人对应10张),图像为92x112灰度图像(256灰度级)对于每个人的10张图像,随机选择7张用来训练,另外3张用于测试。采用2范数最小匹配,对每个人的另外3张训练图像分别测试,共测试3x40个图像,计算识别系统的正确率=(识别正确的图像数)/120。算法描述流程图基本原理及步骤分析主成份设有随机变量X1,X2,…

概述FaceRecognizer人脸识别类contrib

在最新版的2.4.2中,文档的更新也是一大亮点,refrence manual扩充了200多页的内容,添加了contrib部分的文档。contrib就是指OpenCV中新添加的模块,但又不是很稳定,可以认为是一个雏形的部分。这次结合refman的阅读,介绍一下FaceRecognizer这个人脸识别类,这个类也是2.4.2更新日志里着重强调过的更新,配套的文档也是相当充实。这个类的基类也是Algo

很好的人脸识别特征脸分析

人脸识别之特征脸方法(Eigenface)zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       因为需要,花了一点时间写了下经典的基于特征脸(EigenFace)的人脸识别方法的Matlab代码。这里仅把该代码分享出来。其实,在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类,里面不仅包含了特征脸EigenFace,还有Fisher

人脸识别自己训练模型

人脸识别自己训练模型OpenCV3官方中的级联分类器目标检测——cv::CascadeClassifier,介绍了如何使用级联分类器进行目标检测。而且人家也训练好了,可以自己去opencv里面找。这里,我们介绍一下如何训练自己的级联分类器。直接说明如何进行训练。在opencv的安装目录中的bin文件夹下有两个可执行文件opencv_createsamples.exe和opencv_traincas

Emgucv使用FaceRecognizer类人脸识别

这是之前写的用的Opencv做的,相同的方法。http://blog.csdn.net/qq_22033759/article/details/48578191usingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusingusing

浅谈Openv中人脸识别类FaceRecognizer

opencv2.4版本中封装了可用于人脸识别的类FaceRecognizer,其对应代码在动态链接库opencv_contrib249d.dll中(我用的是opencv2.4.9版本),这个动态链接库在opencv安装目录下可以找到,要想使用FaceRecognizer,首先要保证上述动态链接库正确配置。在此关于opencv的配置问题多说几句,就是建议大家尽量使用VS2010及以上版本来配置ope

AdaBoost的人脸识别—Haar特征与积分图

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40199945提到AdaBoost的人脸识别,不得不提的几篇大牛的文章可以看看,但是大牛的文章一般都是只有主要的算法框架,没有详细的说明。大牛论文推荐:1. Robust Real-time Object Detection, Paul Viola, Michael Jones2. Rapid Obje

人脸识别(7)---国内人脸识别技术 十大算法公司排名

国内人脸识别技术 十大算法公司排名 科技特讯11月18日讯:1、云从科技背靠“计算机视觉之父”,中科院实验室创业团队创立云从科技云从科技团队成员除了来自中科大的校友外,还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构;截止2016年11月,成立一年半,研发团队扩展为200余名,为全国最大的人脸识别研发团队;并且在金融、安防、教育等领域分别开始了商业化

YOLO 人脸识别算法以及应用 (1)

最前沿的网络技术,为你的网站带来国际化的用户体验和易用性,这一切只有Witmart.com能做到。 4.1 什么是人脸识别?(What is face recognition?)4.2 One-Shot学习(One-shot learning)4.3 Siamese 网络(Siamese network)4.4 Triplet 损失(Triplet 损失)4.5 面部验证与二分类(Face ver

第八章 采用PCA(主成分分析)或LDA(线性判别分析)的人脸识别(一)

【原文:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/12611861】注释:1、翻译书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects2、翻译章节:Chapter 8:Face Recogition using Eigenfaces or Fisherfaces3、电子书下载,源代码

传统人脸识别算法及缺点

       人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点,而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷,而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧,它的主要目标就是要从原始的人脸图像中发现隐藏的关键结构信息。1.主成分分析法       主成分分析算法,又叫PCA,通过选择原始图像中的主要组成部分来降低输入图像的维度,并且依然还保存了全局的欧几里德结构。此外,像邻域保值映射

人脸识别 算法

1.http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/420912052.局部二值模式  LBPhttp://blog.csdn.net/smartempire/article/details/23249517/4.基于稀疏表示的鲁棒人脸识别(英文+重点翻译)3.http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710011

人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface)

一、人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface)1、原理介绍及数据收集特征脸方法主要是基于PCA降维实现。详细介绍和主要思想可以参考https://www.cnblogs.com/little-monkey/p/8118938.htmlhttp://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127上述博客的人脸数据库打不开了,大家可以去下面这个博

人脸识别的算法基本原理

人脸识别不管是在手机还是别的什么地方都无疑是一种比较火的解锁方式,看了一篇关于这个算法的文章,写的挺好的,转载一下,共享,感谢原博主辛苦的创作,致敬!人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果;2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法

人脸识别主要算法

人脸识别主要算法原理主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类,即:基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法,通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果;2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型,主动形状模型和主动外观模

基于PCA和LDA的人脸识别

一、系统设计1.1研究背景及意义随着信息技术的不断发展,人们对方便快捷的身份验证和识别系统的要求不断提高。人脸识别技术因具有直接、友好、快捷、方便、易为用户所接受等特点,成为了身份验证的最理想依据,也早已成为了模式识别领域研究的热点。众多科研人员通过多年潜心研究,也做出了许多的成果,但是在实际应用中,现有的人脸识别产品大多因识别率不高、稳定性差等缺点无法满足实际需要。针对这一现状,本文研究了Eig

PCA的人脸识别(含matlab代码)

在读完Baback Moghaddam大神的论文之后,我们来讲下具体的代码实现。我们以人脸的识别为例子,讲述下具体的实现。(2)我们有一个全图像,上面有九个人的脸,我们需要做的就是,找到九个人脸的位置。(3)对于(1)中的人脸数据集做PCA[直接使用matlab中的princomp函数],得到coeff(1600*1600) 是对应的特征向量,每一列代表一个特征向量,latent代表特征值。在这里

人脸识别之PCA 和 LDA

一.PCA    1.理论基础(1)在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。因此我们认为,最好的k维特征是将n维样本点转换为k维后,每一维上的样本方差都很大。        结论:对协方差矩阵进行特征值分解,得到的前k大特征值对应的特征向量就是最佳的k维新特征,而且这k维新 特征是正交的    2.理论基础(2)       最小平方误差理论:

基于face++的视频流的人脸识别

基于face++的视频流的人脸识别1.概述    face++是旷世科技开发的人脸识别的开源API,丰富的接口可供开发者调用,在我上一篇文章中介绍face++的使用说明中利用face++的API做了一个识别马云爸爸的小demo,这次同样使用face++API,做一个进阶demo,使用摄像头对拍摄对象进行人脸身份识别,模拟扫脸支付的一部分。主要思路是(1)开启摄像头,读该帧图像,运用现有的Casca