Jooo's life story

거울아, 거울아, 말해라.. 에러가 작니? ▷ KEY NOTE 1. 같은 영상을 미러한 후 검출을 수행하면 결과가 다름 -> Mirror error 와 Alignment Error는 높은 상관 관계를 갖음 -> 즉 Mirror error가 높은 경우 정렬이 실패헀다고 볼 수 있음 2. 이러한 특성을 이용하여 정상적으로 검출이 된 것인지 판단이 가능 -> 정상적으로 검출되지 않은 경우, 다른 초기 위치로부터 다시 검출 수행 ■ Abstract 객체 부분 지역화 방법(Object Part Localization Method)는 mirror 영상에서 좌우 대칭인 결과를 얻을 수 있을까? - 놀랍게도, mirror 영상의 학습 집합을 추가하더라도 그렇지 않다. 이 논문에서는 이러한 문제에 대해 살펴보겠다. 우리..

One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees:[ c++ code|paper|video ] - Shrinkage factor : 학습률을 주어 gradient boosting -> 이 값을 이용하여 점차적으로 fitting하는 방법은 좋은 방법 같음- Feature Selection : 두 위치를 선택 할 때 확률 함수를 정의하는 방법을 사용하여 좀 더 좋은 특징을 선택헀다. 중요한 아이디어 같음- Handling missing labels : 랜드마크의 위치는 추정되지만 실제로 학습 영상에서 폐색된 경우가 있을 수 있다. 이러한 것을 학습 할때 W 메트릭스로 학습을 좀 더 효과적으로 할 수 있다. ■ Training - dlib..

링크 : https://github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision포함하고 있는 링크들BooksCoursesPapersSoftwareDatasetsTutorials and TalksResources for studentsLinksSongs

Code1. http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html with Python2. http://eric-yuan.me/cnn/3. 2번 블로그 주인의 gitbub : https://github.com/xingdi-eric-yuan/single-layer-convnet with C++4. 강좌 사이트 같음 : http://cs231n.stanford.edu/[출처] Convolutional Neural Network 소스코드 (OpenCV KOREA 대한민국 최고의 컴퓨터비젼 커뮤니티) |작성자 쿠키남 VGG Convolutional Neural Networks Practical 링크 : http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/..

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..

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]

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..

A real-time algorithm for the approximation of level-set based curve evolution[C++ Code] 코드 구조 및 원리 설명 정보 : C++/Qt로 되어 있음 관련 논문 |1| Y. Shi, W. C. Karl - A real-time algorithm for the approximation of level-set based curve evolution - IEEE Trans. Image Processing, vol. 17, no. 5, May 2008. |2| T. F. Chan, L. A. Vese - Active contours without edges - IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 2, F..