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人脸识别方法个人见解

人脸识别方法个人见解

注:从师弟的网站 www.prfans.com 看到了DODO先生所写的“人脸识别方法之个人见解”,感觉收益非浅。本文颇有高屋建瓴的意味,因此在没有经过作者本人的同意下,贸然转载于此,希望读到本文的同仁能够在PR领域多碰出些思想火花,对所从事的领域有所感悟!==================================dodo:人脸......

浅谈模式识别/图像处理方向的就业前景(修改版)

浅谈模式识别/图像处理方向的就业前景(修改版)

转载 浅谈图像处理方向的就业前景(修改版)图像的就业方向,希望大家多讨论讨论~~~最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向,似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅......

机器视觉的未来之路,是荆棘还是坦途?

机器视觉的未来之路,是荆棘还是坦途?

  机器视觉采用的是机器代替人眼的工作原理,是高科技智能化的产物。该系统是通过图像传感器将检测对象转换成图像信号,经图像处理系统,将图像信号再次转换为数字化信号,进一步抽取目标特征,根据判别结果来控制设备运作的。对于这项创新技术,目前存在着两种认识:一部分客户认为这是科技进步带来的发展契机,有了这个系统,自动化生产变得简单,改变了人工作业......

ViBe代码运动检测前景检测

ViBe代码运动检测前景检测

   因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些:      帧差、背景减除(GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……)、光流(稀疏光流、稠密光流)、运动竞争(Motio......

计算机视觉目标检测的框架与过程

计算机视觉目标检测的框架与过程

  个人接触机器视觉的时间不长,对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解,不知道对不对,如有错误,请各位大牛不吝指点。 目标的检测大体框架:目标检测分为以下几个步骤:1、训练分类器所需训练样本的创建:      训练样本包括正样本和负样本;其中正例样本......

目标检测的图像特征提取之(三)Haar特征

目标检测的图像特征提取之(三)Haar特征

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特......

目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征

目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征

    LBP(LocalBinaryPattern,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征......

目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征

目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征

1、HOG特征:      方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获......

运动背景下的运动目标检测

运动背景下的运动目标检测

  目标检测是一个老话题了,在很多算法当中都有它的身影。目标检测要做的就两件事:检测当前图片中有没有目标?如果有的话,在哪?按照先验知识和背景运动来划分的话,目标检测方法大概可以分为两大类:  第一,已知目标的先验知识。在这种情况下检测目标有两类方法,第一类方法是用目标的先验知识训练一堆弱分类器,然后这些弱分类器一起投票来检测目标,如boosting,&nb......

人脸检测 AdaBoost Cascade代码

人脸检测 AdaBoost Cascade代码

人脸检测AdaBoostCascade具体参照的是吴建鑫的代码,进行了一点小的修改把人脸检测和人脸跟踪作了一个简单的融合https://github.com/andrewrong/FaceDect......

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