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断弦的博客

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计算机视觉资料汇总  

2014-02-27 17:16:52|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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Objtect Detection

Vision Semantics  是由Queen Mary University of LondonComputer Vision实验室成立的公司。实验室创立人Professor Shaogang Gong本科是电子科大毕业的,二号人物Tao(Tony) Xiang。该实验室的主要研究方向是人体识别,识别人的外形、动作行为。主要用于监控摄像系统,自动识别目标以及可疑行为等。项目主要是犯罪预防方面的。

主要项目:

INSIGHT: Video Analysis and Selective Zooming using Semantic Models of Human Presence and Activity

 

VMX Project 提出了一种比较有创造性的算法Exemplar-SVM,让每一个正样本都认为是一个模板,分别与所有负样本一起训练。该算法认为每个正样本间的差距很大,无法形成一个通用的模板来进行识别。算法的具体介绍可以看Tom Malisiewicz博士论文,写的比较精彩。另一篇介绍他算法的中文翻译比较直观的介绍他算法,但是不是很详细。他的部分代码公开放在github

 

HOGHistograms of Oriented GradientsN. Dalal and B. Triggs2005年发表的论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中提出的对人物识别的算法。该算法利用梯度方向直方图对图像中人形的轮廓进行建模。模板简单,计算速度比较快,识别效果也比较好,是具有里程碑性质的算法之一。在OpenCV中有实现,详情参见:http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/11874285

 

DPMDeformable Part ModelsP. Felzenszwalb2008年提出具有里程碑意义的算法。该算法是在HOG的基础上进行扩展,补充HOG算法单一模型的弱点。将每一个模板分成多个小块模型,使用小模型的特征以及相对位置建模。该算法在2010年获得PASCAL VOC终生成就奖。算法详细介绍:http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521

 

PASCAL VOC挑战赛 Pascal的全称是Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。每年,该组织都会提供一系列类别的、带标签的图片,挑战者通过设计各种精妙的算法,仅根据分析图片内容来将其分类,最终通过准确率、召回率、效率来一决高下。从05年开始,到12年结束,每一年都会发布新的样本数据库。

 

CUDA NVIDIA公司的并行计算架构。利用GPU多核的特性进行并行计算,加快计算速度。宣传PPT中说使用GPU计算可以让HOG算法加速8倍。但是并没有找到以GPU加速作为卖点的人脸检测软件。

 

BINGBinarized Normed Gradients)是牛津大学的程明明在2014年提出的一种快速物体检测算法,号称可以达到300fps,貌似业界给予了很高的评价,但是目前是一种基础版本,还有待发展。作者已经将c++源码放出。

 

人脸检测

OpenCV中人脸识别 OpenCVFaceRecognizer有三种算法的实现:EigenFace(特征脸)、FisherFaceLBPH局部二值模式直方图(Local Binary Patterns Histograms)。

 

人脸识别API 网上有很多人脸识别的API,用云的方式给用户开放接口,收取费用。如Lambda Labs Face Recognition API和国内的Face++Face++为美图秀秀、360搜图、联想都提供了技术支持。

 

Google人脸识别 Google收购了德国的Neven Vision和卡内基梅隆大学衍生出的产品PittPattAndroid SDK中开放了人脸识别的接口(FaceDetector),在android.media包下。其底层就是使用了Neven的库,在Android源码中external/neven目录下,貌似是开源的。而在Android4.0.3之后加入的脸部识别解锁功能则是使用了PittPatt的算法,这部分非开源。

 

Android FaceDetector是检测人的眼睛,返回的是眼睛的位置。所以应该只能做人脸的检测,并不能做识别(人脸比对)。其运行速度并不算很理想,用于实时检测可能对设备性能要求比较高。
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