Jooo's life story

ShellExecute(NULL, NULL, "cmd.exe", " /c 프로그램명 파라미터", NULL, SW_HIDE); WinExec ("cmd.exe /k 프로그램명 파라미터",SW_SHOW) ;system("프로그램명 파라미터"); // 실행을 위해 구조체 세트 ZeroMemory( &execinfo, sizeof(execinfo) ); execinfo.cbSize = sizeof(execinfo); execinfo.lpVerb = "open"; execinfo.lpFile = "cmd.exe"; execinfo.lpParameters = strPgmFileName; execinfo.fMask = SEE_MASK_FLAG_NO_UI | SEE_MASK_NOCLOSEPROCESS; execinfo..

Efficient Boosted Exemplar-based Face Detection 이 논문은 Exemplars를 이용한 boosting 기법에 대해 설명한다. 기존 Exemplar 방법의 경우 매우 큰 메모리와 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다고 한다.이를 해결하기 위해, 다양한 Exemplar 이미지들 중, 부스팅 기법으로 효과적인 예제 영상을 선택하고, 이들의 조합을 통해 Confidence map을 생성하여 얼굴을 검출하는 방법에 대해 설명한다.3.1 Single Exemplar as Weak Detector에 대해서 설명하는데, 해당 방법을 이해? 구현을 위해서 아래 9,18,19 논문을 이해할 듯 하다. 왜냐하면 수많은 예제 영상에서 빠르게 유사한 영상을 찾아야 하기 때문이다.Once the..

CVPapers - Computer Vision Resource Computer Vision Paper IndexesICCV: 2013, 2011,2009, 2007CVPR: 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007ECCV: 2014, 2012, 2010, 2008, 2006ACCV: 2012, 2010, 2007BMVC: 2012, BMVC papers onlineICPR: 2008SIGGRAPH (Computer Vision selection): 2011, 2010EUROGRAPHICS (Computer Vision selection): 2011IJCAI (Computer Vision selection): 2011

옥타브 설치 파일 : http://sourceforge.net/projects/octave/files/Octave%20Windows%20binaries/옥타브 GUI 버전 : http://mxeoctave.osuv.de/ 설치시 자바 관련 오류 발생 시 설치 : http://java.com/ko/download/옥타브(octave) 설치 후 실행 오류-----------------------------------------------------------------------octave-3.6.4.exe:2> rand(1,1000) 0 [main] us 0 init_cheap: VirtualAlloc pointer is null, Win32 error 487AllocationBase 0x0, BaseAd..

Install 다운로드 페이지 : http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page VS 2010 Example 그림과 같이 설치 경로 지정 #include using Eigen::MatrixXd; void ClassName::TestFunc() { MatrixXd m(2,2); m(0,0) = 3; m(1,0) = 2.5; m(0,1) = -1; m(1,1) = m(1,0) + m(0,1); std::cout

Face Detection, Pose Estimation and Landmark Localization in the Wild [Paper] [C++ Code] [Project page]

Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment[Paper] [C++ Code] [Homepage]

CSvMat CLBF3000::fitgeotrans(CSvMat& movingpoints, CSvMat& fixpoints) { /* function tform = findNonreflectiveSimilarity(uv,xy) % % For a nonreflective similarity: % % let sc = s*cos(theta) % let ss = s*sin(theta) % % [ sc -ss % [u v] = [x y 1] * ss sc % tx ty] % % There are 4 unknowns: sc,ss,tx,ty. % % Another way to write this is: % % u = [x y 1 0] * [sc % ss % tx % ty] % % v = [y -x 0 1] * [sc..

template inline T Limit(const T& value) { return ( (value > 255) ? 255 : ((value width; int imageHeight = colorSrcImage->height; int channelNum = colorSrcImage->nChannels; register int x, y; for(y=0; ywidthStep+x+2]; ///< red colorRawDat..

Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features [Paper] [C++ Code] [Matlab] ▷ KEY NOTE 1. 로컬 영역 기반 특징 추출을 이용한 랜덤 포레스트 학습 2. 각 랜드마크마다 독립적으로 랜덤 포레스트 학습 3. 독립적인 학습으로 인한 Shape Constraint를 잃어버릴 수 있는 단점을 전역 선형 학습을 통해 보상 -> Dual coordinate descent method를 사용 ■ Abstract이 논문에서는 매우 효율적이고, 매우 정확한 얼굴 정렬을 위한 regression 방법에 대해 설명한다. 우리의 방법은 크게 두개의 새로운 요소로 구성된다. 1) Local Binary Feature2) 특징 학습을..