【1】Shi B, Wang X, Lv P, et al. Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification[J]. arXiv preprint arXiv:1603.03915, 2016. 上图即为本篇论文的系统框架：包括 Spatial Transformer Network (STN ) 以及 Sequence Reco...
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2016-06-28 11:07:32
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这里简单总结一下关于二维码的扫描与生成，用的是原生的AVFoundation框架，其实这个框架目前功能还是够用的，不过这里推荐一个二维码扫描的第三方（face++）,网址就不贴了，直接度娘就OK，里面的内容足够丰富，感兴趣的朋友可以自己去倒弄一下。 一.二维码的扫描 步骤： 1.创建输入视频设备（默 ...
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2016-06-25 21:45:40
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Dominoes Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6571 Accepted: 2178 Description A domino is a flat, thumbsized tile, the face of w ...
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2016-06-25 21:35:51
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D:/face 构造face训练器为例 一：样本创建 训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本，反例样本指其它任意图片。 负样本可以来自于任意的图片，但这些图片不能包含目标特征。负样本由背景描述文件来描述。背景描述文件是一个。 创建 正 负 样本目录 mkdir D:\face\ ...
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2016-06-25 12:24:45
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K-L变换的理论知识
K-L变换是除了PCA外的另一种常用的特征提取方法，它有很多种形式，最基本的形式跟PCA类似，它跟PCA的不同在于，PCA是一种无监督的特征变换，而K-L变换能够考虑到不同的分类信息，实现有监督的特征提取。
根据随机过程中的KL展开理论，将随机过程描述为无数个正交函数的线性组合，而在模式识别问题中，通常可以将一个样本看成是随机向量的某一次实现结果，所以假设有一d维随机向量...
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2016-06-23 18:55:45
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这是一篇关于如何使用高维度特征在人脸验证中的文章，作者以主要LBP为例子，论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系，即人脸维度越高，验证的准确度就越高。由于那时候没有用DeepLearning在LAWF上就能达到很高的精度，受到了很多人的关注。而有些开源库已经实现了这篇文章的特征提取方法，例如dl ...
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2016-06-22 12:39:19
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<?php header('content-type:text/html;charset=utf-8'); face Action{ public function level();public function stealing();public function hunting();public ...
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2016-06-21 20:25:50
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最近读了Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection这篇论文，论文中把之前人脸检测使用到的cascade cnn，从分开训练的模式，改为了联合训练，并且声称得到了更好的结果。 但是在我读论文的过程中，产生了下面几点疑惑： 1.论文4.2节的Tra ...
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2016-06-21 10:52:45
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在有限的样本下，如果决策树生长得很大，树枝很多，那么就有可能导致有限样本中对采样的偶然性或噪声比较敏感，导致过学习，从而范化能力差。
首先来看一幅图，如图：
上图是一次测试中用ID3算法得到的有关决策树的大小与在训练数据和测试数据上的正确率的关系，不难看出，出现了过学习，如果样本不足够多，随着决策树达到一定规模大小，训练数据上的正确率会不断增加，而在测试数据上的正确率不增...
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2016-06-21 08:04:48
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引言
模式识别是一门基于数据的学科，因此所有的模式识别问题都会面临的同一个问题就是数据的随机性问题。模式识别中每个方法的实现都是基于一个特定的数据样本集的，但是这个样本集只是所有可能的样本中的一次随机抽样，毕竟在我们的生活实际中存在着万物众生，多到我们数也数不清，甚至计算机都无法统计的清，而我们搜集到的充其量只是其中很小很小的一部分，这也是为什么机器学习中缺少的只是数据，只要有足够...
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2016-06-21 07:56:40
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