Facebook超牛的人脸识别能力

深度学习的人工智能新手段的威力。Facebook及其竞争对手去年在深度学习上大举押注。这一人工智能领域包括使用模拟神经元网络,来学习在大规模数据中 识别某些模式。“通常不会有这么大的进步,”雅尼夫·泰格曼 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 小旋风柴进 浏览:230 回复:0
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《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—1章1.2节人脸识别相关学科的进展

无法将每张 人脸与具体的人联系起来[2]。这说明,这些病人的感知事物的 能力是存在的,但 识别事物的 能力却很差。为了解释这种现象,19世纪德国神经学家Heinrich Lissauer[3]假设人类的认知现象由两个部分组成,一个是感知部分,另一个是联想部分,且两 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:317 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—1章1.4节人脸图像识别主要研究的问题

本节书摘来自异步社区《 人脸 识别原理及算法——动态 人脸 识别系统研究》一书中的1章1.4节 人脸图像 识别主要研究的问题,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:214 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.2节 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用

较好;同时对比实验5.2的结果发现,在实验5.2中, 识别率有所 下降,由此可以知道光照对PCA方法有所影响,但影响不很大。**5.2.4 尺度的影响**对于同一个人的人脸,如果光照、背景、旋转等因素都不变,仅仅变换镜头的焦距,拍摄得到的 人脸图像也 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:265 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.4节利用局部特征识别人脸图像

本节书摘来自异步社区《 人脸 识别原理及算法——动态 人脸 识别系统研究》一书中的第5章5.4节利用局部特征 识别 人脸图像,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:191 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.3节 人脸局部特征探测

本节书摘来自异步社区《 人脸 识别原理及算法——动态 人脸 识别系统研究》一书中的第5章5.3节 人脸局部特征探测,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:124 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—1章1.3节模式识别理论

本节书摘来自异步社区《 人脸 识别原理及算法——动态 人脸 识别系统研究》一书中的1章1.3节模式 识别理论,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。**1.3 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:365 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第5章5.1节引言

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来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:257 回复:0

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—第3章3.4节利用数学算子进行探测

。使用这些变换,相应的可以得到 人脸图像的数学特征,对于 识别而言,具有如下优点。通用性较强,受光照、尺度、形变等影响小。因为最终模型的比较是基于图像变换后的特征参数,而小波变换本身具有提取局部特征的 能力,而且小波变换的多尺度、多级别特性,可以很好地 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:200 回复:0
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