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热门论文Top 30:那些被国外专家引用最多的计算机视觉和深度学习论文【可下载】

在2012年,我整理了一份有关计算机视觉的热门论文清单。我把论文的研究重点放在视觉科学上,避免其与图形处理、调研和纯静态处理等方向产生重叠。但在2012年后随着深度学习技术的兴起,计算机视觉科学发生了巨大的变化--从深度学习中产生了大量的视觉科学基线。虽然不知道该趋势还会持续多久,但我认为它们应该拥有属于自己的清单。 一如我一直强调的,被引用得最多的论文并不代表它在该领域做出的贡献就最大;而是代表了它抓住了当时的某个热点。 以下就是我重新整理的有关计算机视觉与(或)深度学习的Top30论文清单: 1.引用次数:5518 标题:深度卷积神经网络分类(Imagenet classification with deep convolutional neural networks) A Krizhevsky, I Sutskever, GE Hinton, 2012 论文链接地址 2.引用次数:1868 标题:咖啡:快速卷积结构特征嵌入(Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding) Y Jia, E Shelham...

OpenCV+python 人脸识别

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法。 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去。但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了。这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统。该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2.基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法。 3.采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前,基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪,这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 人脸检测 人脸检测主要用于人脸识别的预处理,即在图像中标注出人脸所处的位置和大小。为了能够确定图片中包含一张或几张人脸,首先要确定人脸的通用结构。我们都有:眼镜、鼻子,前额,颧骨和嘴,所有这些构成了一张通用的人脸结构。下图的特征组件分别标识了上述结构。 组合这些特...

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