机器学习&人脸识别

机器学习

• 机器学习的目的是把数据转换成信息。
• 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。

 

人脸识别

• 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。
• 每个节点的正确识别率很高，但正确拒绝率很低。
• 任一节点判断没有人脸特征则结束运算，宣布不是人脸。
• 全部节点通过，则宣布是人脸。

工业上，常用人脸识别技术来识别物体。 

人脸检测和校准比较好的ECCV、CVPR的论文：

[ECCV 2014] Joint Cascade Face Detection and Alignment.

[ECCV 2014] Face detection without bells and whistles.

[CVPR2015] A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection.

[ICMR 2015] Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks.

注：部分公开的源码。