人脸检测流程及正负样本下载

人脸检測做训练当然能够用OpenCV训练好的xml.可是岂止于此.我们也要动手做! ~ 首先是样本的选取. 样本的选取非常重要.找了非常久才发现几个靠谱的. 人脸样本:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech_10K_WebFaces/   网上抓取的逾10,000个人脸样本 http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/  13.000个人脸 负样本(背景环境衣服动物乱七八糟的):http://groups.cs

其他人脸检测方法,负样本需要的数量我不清楚,但是ADABOOST所需负样本数量非常之大.在训练层数后期,当最大误警率很低,如2*10-5次方,同时参与训练的负样本为4000时,那么需要的负样本就要2*10^8.解决的方法是自举.但自举最重要的是负样本本身的尺寸一定要足够大1000*1000.同时针对不同应用场景,我们需要不同的负样本.比如车内的人脸检测,负样本本身就要体现出车内分人脸的特性,湖水 蓝天之类的就没有任何区分效果.这在下面的Q&A中也有体现. Viola-Jones' AdaBoos

本系列文章总共有七篇,目录索引如下: AdaBoost 人脸检测介绍(1) : AdaBoost身世之谜 AdaBoost 人脸检测介绍(2) : 矩形特征和积分图 AdaBoost 人脸检测介绍(3) : AdaBoost算法流程 AdaBoost 人脸检测介绍(4) : AdaBoost算法举例 AdaBoost 人脸检测介绍(5) : AdaBoost算法的误差界限 AdaBoost 人脸检测介绍(6) : 使用OpenCV自带的 AdaBoost程序训练并检测目标 AdaBoost 人脸

发现一本系统讲解人脸识别一系列技术的好书,叫做<刷脸背后:人脸检测 人脸识别 人脸检索>,这里给大家分享一下,共同学习. 本书高清PDF版下载链接:<刷脸背后:人脸检测 人脸识别 人脸检索 >高清带标签可复制PDF 1 内容介绍: 人脸识别是当今热门的研发方向,在安防.金融.旅游等领域具有十分广泛的应用.本书全面.系统地介绍“刷脸”背后的技术,包括人脸检测.人脸识别.人脸检索相关的算法原理和实现技术.本书中讲解的算法具有高度的可操作性和实用性.通过学习本书,研究人员.工程师能够在3

本文所介绍的人脸检测,主要学习和实现了ICMR-2015年雅虎实验室的文章"Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks".这是我接触和实现的第一个深度学习案例,本文除了讲解该文的算法以外,也是对我近2个月工作的总结. 学习还不够深入,有不足之处欢迎大家提出指正. 此外,本文在讲解的过程中会包含全部的源代码以及训练数据. 目录 目录 1- 构建深度学习训练数据集 1-1 制作训练正样本 1-2 制作

联合人脸检测.校准算法介绍 人脸检测(detection)在opencv中早就有直接能拿来用的haar分类器,基于Viola-Jones算法.但是毕竟是老掉牙的技术,Precision/Recall曲线渣到不行,在实际工程中根本没法给boss看,作为MSRA脑残粉,这里介绍一种MSRA在14年的最新技术:下载   [ECCV 2014] Joint Cascade Face Detection and Alignment.这篇文章直接在30ms的时间里把detection和alignment都给

0:写在前面的话 写在前面的牢骚话,作为一个非主流工程师,我专业与目前工作都与这些知识相隔十万八千里,所以,我所学习和实现的完全是因为兴趣,目前还研究学习的很浅,谈不上高深,所以还是要继续努力学习.希望和大家多交流,也欢迎伪大牛,假专家板砖伺候,也希望真大牛多指点(真大牛不会啰嗦一堆来显得他知道的多,哈哈),总之,本人还在菜鸟阶段,欢迎指教.0.0本文如有错误请及时留言指出,博主会在第一时间修改,确保不会对其他读者产生副作用. 1:人脸检测与识别 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图

先推荐大家看着两篇: [2] Viola P, Jones M J. Robust Real-Time Face Detection[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 57(2):137-154. [3] http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html [4] http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法