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2019年3月28日
人脸检测经典算法
摘要: 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段,分别是早期算法,AdaBoost框架,以及深度学习时代,在接下来将分这几部分进行介绍。 早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术,即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配,确定这个位置处是否有人脸;此后机器学习算法被用于该问题,包括神经网络,支持向量机等。
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posted @ 2019-03-28 10:43 JYLJX
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2019年3月26日
Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning
摘要: 面部残余表情学习表情识别方法(略去了实验) 摘要: 一个人的人脸表情是由表情和中性脸组成。在这篇文章中,我们提出通过识别面部表情通过提取表情组成部分的信息通过表情元素滤除的残余表情识别算法(DERL)。首先,通过cGAN训练一个生成模型。这个模型对于任何输入的人脸图片生成大致相当的中性脸。我们把它叫
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posted @ 2019-03-26 20:17 JYLJX
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2019年3月21日
表情识别全面综述
摘要: 论文原文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.08348.pdf 概要 面部表情是人类表达自己的情绪状态和意图最强大、最自然和最普遍的信号之一。面部表情自动分析在社交机器人、医疗、驾驶员疲劳监测等许多其他的人机交互系统中有大量应用。 FER 系统根据特征表示可以分为两类:静态图
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posted @ 2019-03-21 09:55 JYLJX
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2019年3月15日
SVM
摘要: 参考文献及推荐阅读
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posted @ 2019-03-15 10:26 JYLJX
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2019年3月14日
微表情识别方法综述
摘要: 目的:揭露人内心的真实情感 应用:测谎、反恐、医学 三个步骤:预处理、特征提取、分类 1、预处理 预处理主要包括人脸检测及配准 、 人脸切割和图像归一化 人脸检测及配准: 人脸切割和图像归一化: 2、微表情检测及特征提取 基于静态图片:整体法:PCA、ICA、LDA... 局部法:Gabor、LBP
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posted @ 2019-03-14 20:49 JYLJX
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ASM
摘要: 优秀博客: https://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8194317 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html https://blog.csdn.net/stayfoolish_fan/art
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posted @ 2019-03-14 20:07 JYLJX
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LBP
摘要: LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特
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posted @ 2019-03-14 19:53 JYLJX
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