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Face Recognition (:maple_leaf:algorithm (:four:Face R-CNN (腾讯,基于Faster R…
Face Recognition
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:recycle:系列
:two:Faster RCNN
:notes:速度慢,连在GPU上跑都不能实现实时,
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:one:级联CNN系列
:icecream:CNN Cascade, FaceCraft, MTNN, ICC-CNN
:notes:速度最快,全面优化的fastMTCNN甚至可以在ARM上跑起来
:three:SSD/RPN系列
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:notes:目前FDDB和WIDER FACE上的最高水平(Face R-CNN也是),但是可以保持GPU甚至CPU(SFD的简化版FaceBoxes)上实时速度,极有可能上ARM
排除
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tiny face
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下载了里面连接的model,然后pretrained的时候指定这个model文件,而pickle文件是pretrained时的输出,如new_pickle.pkl,直接touch就可以了. 实际使用的时候第一个参数为new_pickle.pkl,而data_dir就是jpg文件的目录,然后output_dir指定一个空目录就可以了
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静态人脸图像识别方法
:one:特征脸方法
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:question:特征脸=特征向量=>特征脸是一个向量?这些向量应该都在某个图像里面把,那么这个特征脸空间单纯指的是这个图像本身把
:snowflake:每个像素点可以看做是一个基向量,这些基向量构成图像. 但是用所有的基向量表示人脸存在冗余,所以只提取表示人脸的基向量
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:notes:简单, 速度快; 但在光照,旋转条件下不理想
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