前言 本文是CVPR2017的一篇文章。本文研究了开放集合协议下的深度人脸识别问题,即在适当的度量空间下,理想的人脸特征的最大类内距离小于最小类间距离。然而现在很少有算法可以达到这一标准。目前常用的so…阅读全文 赞同16 1 条评论 分享收藏 CosFace: Large Margin Cosine Loss 论文笔记 我继...
DeepFace[11]是CVPR2014上由Facebook提出的方法,是深度卷积神经网络在人脸识别领域的奠基之作,文中使用了3D模型来做人脸对齐任务,深度卷积神经网络针对对齐后的人脸Patch进行多类的分类学习,使用的是经典的交叉熵损失函数(Softmax)进行问题优化,最后通过特征嵌入(Feature Embedding)得到固定长度的人脸特征向量。Backbone网络...
《Led3D: A Lightweight and Efficient Deep Approach to Recognizing Low-quality 3D Faces 》 本文是CVPR 2019的低质量深度图人脸识别文章。深度图面向预处理和数据增强操作的一些文本值得参考。在本文中,球面的法线的法线用作网络输入。实验表明,可以更好地表征深层。同时,作者还精心设计了轻量级识别网络(主要是多层...
答案是可以，完全可能。（你说的大学生，我理解为本科生）暂时先抛开人脸识别算法的准确性来说，目前开...
DeepFace[11]是CVPR2014上由Facebook提出的方法,是深度卷积神经网络在人脸识别领域的奠基之作,文中使用了3D模型来做人脸对齐任务,深度卷积神经网络针对对齐后的人脸Patch进行多类的分类学习,使用的是经典的交叉熵损失函数(Softmax)进行问题优化,最后通过特征嵌入(Feature Embedding)得到固定长度的人脸特征向量。Backbone网络...
第一个将 remote pluse 应用到活体检测中,多帧输入(交代下背景:在CVPR2014,Xiaobai Li[14] 已经提出了从人脸视频里测量心率的方法) 算法流程: 1. 通过 pluse 在频域上分布不同先区分 活体 or 照片攻击 (因为照片中的人脸提取的心率分布不同) 2. 若判别1结果是活体,再 cascade 一个 纹理LBP 分类器,来区...
fps:frame per second 每秒钟处理帧数,一帧:一张图片 fps3000,每秒钟处理3000张图片。 人脸关键点清晰的表征了眼睛,鼻子,嘴巴等位置,如图0所示。 这个算法得理论部分分析在这里: 极市平台:CVPR论文《Face A…
CVPR 2021 论文盘点-人脸识别篇 人脸识别是当下最热的领域之一。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。 本文总结8 篇人脸识别相关论文,包含低光条件下、极端姿势下、人脸关键点检测等。 1. A 3D GAN for Improved Large-pose Facial Recognition...
DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的,后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影,可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作。下边介绍DeepFace的基本框架。 1、网络架构 DeepFace的架构并不复杂,层数也不深。网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成。
[31]P. N. Belhumeur, D. W. Jacobs, D. J. Kriegman, and N. Kumar. Localizing parts of faces using a consensus of exemplars. In Proc. CVPR, 2011.