计算机科学家已经开发出一种新的http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/10175.html">人脸识别算法,在识别人脸的能力上比人类本身更加强大. 我们每个人都有过认不出某个自己曾经认识的人的经历,在不同的姿势.光照和表情下,这其实是一件比较困难的事情.计算机识别系统同样存在这些问题.事实上,尽管全世界的计算机科学家努力了这么多年,还是没有任何一种计算机识别系统在识别人脸方面能够像人类一样强大. 但这并非是说人脸识别系统不够准确.恰恰相反,最好的人脸

11.14 三维人脸识别算法 三维人脸识别由于其类内差距大而类间差距小,且易受表情变化等非刚性形变影响等特点,一直是一个富有挑战的模式识别问题[5] .此外,三维人脸识别还易受头发遮挡,以及数据缺失等因素的影响.通过分析发现,虽然表情变化会改变人脸的三维形状,但人脸的局部形状信息依然能保持较好的稳定性.因此,采用局部特征匹配的方式可以有效地降低表情变化对人脸识别带来的负面影响.基于此,本文提出了一种基于 RoPS 局部特征的三维人脸识别算法[9] .该算法首先采用鼻尖检测获得人脸点云:接着对三维

问题描述 做人脸识别算法,在进行肤色分割时遇到一些问题,求大神帮助! 在做人脸识别算法的肤色分割时遇到一些问题,求大神帮助! 对图像进行光线补偿后,把图像从RGB空间转换到YCbCr空间,然后根据已经统计好的肤色模型计算其肤色相似度,最后转换为灰度图,可是转换后结果如图所示: 代码如下,求大神帮看看哪里出了问题!大谢! %fR1/fG1/fB1均为光线补偿后的图像数据: %彩色空间转换 fCb1=128-0.147*fR1-0.289*fG1+0.436*fB1; fCr1=128+0.615*

问题描述 求大神给个无线传感器网络基于rssi测距的加权质心算法matlab代码的 急用代码-能不能给一点定位和目标跟踪的 解决方案 http://wenku.baidu.com/link?url=toEogyXL99LGEJaBMOVmDoYO9AsFkrc1U3bxa-PilQOZk6RjFVikigloEi0lqqRNBmgPLHUlYBqLKu23R5jLHn3rwckl5NmdAOP47VEFf5S 解决方案二: 求大神-必谢谢-407883995微信号

灵长类动物脸部识别算法被破译  6月3日,新智元报道,发表在 Cell 的一项研究揭示了人脸识别的具体神经元活动过程.对猕猴的实验表明,对脸部的识别是由大脑中 200 多个不同神经元共同编码完成的,每个神经元会对一张脸不同特征的参数组合进行相应.这一发现推翻了此前人脸由特定细胞识别的假说. 论文的摘要部分介绍说:灵长类动物以惊人的速度和可靠性识别复杂的物体,比如动物的脸.本文中,我们揭示了大脑进行面部识别的代码.猕猴实验表明,在面部结构中,面部和细胞反应之间存在着非常简单的转变.通过将动物的脸格

阿里人脸识别服务是一款用于提供图像或者视频帧中人脸分析的在线服务产品.该产品可以提供若干人脸技术的在线API服务给开发者和企业,其中包括人脸检测.人脸特征提取.人脸年龄估计和性别识别.人脸关键点定位等独立服务模块. 人脸识别技术各模块可通过API参数可自由组合,服务定制非常灵活.并且由于采用业界领先的深度学习算法和海量多样大的人脸标注数据,效果精准.鲁棒,再加上依托阿里云的技术实力,能提供稳定.可靠的大流量服务. 人脸识别技术服务中的五个独立API功能,采用了不同的技术路线. 人脸检测基于boo

6月23日凌晨消息,香港中文大学教授汤晓鸥.王晓刚及其研究团队上周宣布,他们研发的DeepID人脸识别技术的准确率超过99%,比肉眼识别更加精准. 汤晓鸥领导的计算机视觉研究组 (mmlab.ie.cuhk.edu.hk) 开发了一个名为DeepID (深分证)的深度学习模型, 在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率. LFW是人脸识别领域使用最广泛的测试基准.实验表明,如果仅仅给出人脸中心区域,人用肉眼在LFW上的识别率为97.52%

##一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 1

基于云计算的人脸识别系统研究与实现 华南理工大学  李仕钊 本文完成的主要工作如下:1.以5台机器以Master/Slaver的结构,在linux系统下配置好网络.文件,并安装好相关的软件,从而完成Hadoop分布式系统的构建.2.基于人脸识别的整体架构,就特征提取和分类器设计两方面分析了各种常用人脸识别算法能否适应Hadoop下的MapReduce计算框架.而鉴别是否能够适合MapReduce计算框架的标准是计算的可分离度是否高,不可分离的计算是否计算量足够小.3．应用HOG特征在人脸识别上.