活体检测论文研读

论文研读笔记（七）—CTPN

论文研读系列汇总：1.AlexNet论文研读2.VGG论文研读3.GoogLeNet论文研读4.FasterRCNN论文研读5.ResNet论文研读6.SENet论文研读7.CTPN论文研读8.CRNN
Patrick Star1·2022-11-08 21:38

细粒度图像分类论文研读-2013

文章目录Fine-GrainedCrowdsourcingforFine-GrainedRecognitionAbstractIntroductionTheBubblesGameTheBubbleBankAlgorithmTheBubbleDetectorsHierachicalPartMatchingforFIne-GrainedVisualCategorizationAbstractIntro
右边是我女神·2022-11-08 20:41

论文研读2——对抗样本(Adversarial Example)综述（2021版）

论文地址：Advancesinadversarialattacksanddefensesincomputervision:Asurvey这篇论文是2018年那篇的一个续集，其中涉及的大多数都可以被视为第一代探索核心算法和技术来欺骗深度学习或抵御对抗性攻击的技术，其中一些算法启发了大量的后续方法来进一步改进和适应核心攻击和防御技术。后续的第二代方法也更多地关注其他的视觉任务，而不仅仅是分类问题。一、
Fmm-PMO·2022-11-05 14:25

论文研读2018：卷积中的注意力和keras实现。CBAM: Convolutional Block Attention Module

文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork3ConvolutionalBlockAttentionModuleChannelattentionmodule代码Spatialattentionmodule代码Arrangementofattentionmodules4Experiments4.1AblationstudiesChannelattentionSpatia
北丐安全·2022-10-30 17:03

137% YOLOv3加速、10倍搜索性能提升！百度飞桨推出模型压缩神器

还应用到百度人脸SDK中，能够实现在嵌入式设备上，0.3秒内完成人脸检测、跟踪、活体检测、识别等全流程操作。△图1百度壁虎人脸识别终端对于将功能强大的深度神经网络部署到移动嵌入式设备端上
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-29 12:18

GBase xdm价值

而且，GBaseXDM的多因子认证技术，可以应用在人脸与生物识别领域的大文件检索场景，满足人脸识别、活体检测等超高业务要求的新型业务需求。
kkx8706·2022-10-25 12:21

【论文研读笔记---十】Mask-RCNN

论文研读系列汇总：1.AlexNet论文研读2.VGG论文研读3.GoogLeNet论文研读4.FasterRCNN论文研读5.ResNet论文研读6.SENet论文研读7.CTPN论文研读8.CRNN
Patrick Star1·2022-10-24 07:38

深度学习学习笔记-双向LSTM-CRF模型论文研读

概念引入命名实体识别命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。定义命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实
丰。。·2022-10-24 07:35

论文研读-文献聚类可视化-文献聚类结果可视分析方法研究

文献聚类结果可视分析方法研究1论文概述1.1摘要1.2引言1.3脉络2可视分析框架2.1框架概述2.2框架组成3可视化设计3.1语料结构可视化3.2语料内容可视化3.3聚类结果调整和优化4系统实现及案例分析4.1选择聚类方法4.2调整聚类数量4.3优化和诊断聚类结果4.4用户反馈5结论6收获1论文概述2020年10月发表在《计算机辅助设计与图形学学报》上的中科院网络中心的一篇文章，主要是探究文献聚
weixin_43413013·2022-10-23 07:58

并联四足机器人项目开源教程（五） --- 四足机器人相关书籍&论文研读

这个是本人在大三期间做的项目----基于MIT的Cheetah方案设计的十二自由度并联四足机器人，这个项目获得过两个国家级奖项和一个省级奖项。接下来我会将这个机器人的控制部分所有代码进行开源，并配有相关的教程博客，希望能够帮助到在学习相关领域知识或者进行项目开发的同学。学习建议自从MIT开源了Cheetah项目，网上出现了很多的论文解读，相关开源项目，也有很多人在原论文的基础上，对某个算法进行改进
煜个头头·2022-10-13 09:36

[深度学习论文笔记] Inter-slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation

[深度学习论文研读]Inter-sliceContextResidualLearningfor3DMedicalImageSegmentation基于层间上下文残差学习的三维医学图像分割论文：https
Slientsake·2022-10-03 07:02

《Deep Residual Learning for Image Recognition》------ResNet 经典网络论文研读

最近看STE-NVNAN的时候开始学习网络，使用pytorchAbstract更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深刻得多。该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unreferencedfunctions）。我们提供了全面的经验证据表明，这些残差网络更容易优化，并可以获得精度从大幅增加的深度。在ImageNet数据集上，我
听我的错不了·2022-10-03 07:30

多模态信息抽取（二）——多模态预训练模型综述（上）

多模态预训练模型综述-论文研读0引言1相关工作2多模态预训练任务2.1MLM预训练任务2.2MRM预训练任务2.2.1MRC预训练任务2.2.2MRC-KL预训练任务2.2.3MRFR预训练任务2.3ITM
椒椒。·2022-10-02 07:52

基于神经网络和小波变换的癫痫脑电诊断比较

论文研读ComparisonofEEGbasedepilepsydiagnosisusingneuralnetworksandwavelettransformAbstract癫痫病是一种常见的精神疾病。
爱吃榴莲的妹妹·2022-10-02 07:18

基于改进胶囊网络的文本分类-论文研读

基于改进胶囊网络的文本分类0引言1相关工作1.1从标量到向量的转化1.2Squash压缩激活函数1.3动态路由2改进胶囊网络模型2.1N-gram卷积层2.2主胶囊层2.3卷积层2.4卷积胶囊层2.5全连接胶囊层3实验与结果分析3.1实验数据3.2多标签分类实验3.2.1相关实验3.2.2改进胶囊网络实验3.2.3加入word2vec扩展实验3.2.4多标签分类实验结果总结3.3二分类实验4结语参
椒椒。·2022-10-01 07:22

面部识别(特征抽取、特征匹配)

这篇文字是第一部分，实际为项目中完成的第一部分，活体检测为项目中第二部分。本部分提供Android动态库及apk、IOS动态库及安装包，服务端源码（C++源码）。现提供Androiddome
华叶6018·2022-09-29 17:20

深度学习 FairMOT多目标跟踪(PANDA)

毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、OpenCV、场景文本识别、去雨、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测
qq_1041357701·2022-09-29 07:44

腾讯云AI人脸识别到底是什么？

腾讯云人脸识别（FaceRecognition）是基于腾讯优图领先的面部分析技术，提供人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、活体检测等多种服务，支持API和离线SDK两种接入方式。
华宇云计算·2022-09-29 07:46

深度学习Mask R-CNN等实例分割网络

毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：OpenCV、场景文本识别、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测、
qq_1041357701·2022-09-25 18:35

深度学习图像分割U-Net和FCN讲解

毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：OpenCV、场景文本识别、去雨、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测、人脸关键点检测、3D目标跟踪、视频修复、人脸表情识别
qq_1041357701·2022-09-25 18:35

LSTM介绍理解

毕设项目演示地址:链接毕业项目设计代做项目方向涵盖：目标检测、语义分割、深度估计、超分辨率、3D目标检测、CNN、OpenCV、场景文本识别、去雨、机器学习、风格迁移、视频目标检测、去模糊、显著性检测、剪枝、活体检测
qq_1041357701·2022-09-25 18:35

APISpace 动态活体检测API

APSpace的动态活体检测API，通过完成动态指令（眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作)，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。
·2022-09-19 18:29

APISpace 静态活体检测API

APISpace的静态活体检测API，主要用于针对用户上传图像，返回该图像中的人脸是否为真人；基于图片中人像的破绽（摩尔纹、成像畸形等），判断目标是否为活体，有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击。
·2022-09-19 17:22

论文研读——机器人导航深度局部轨迹重规划与控制

论文研读——DeepLocalTrajectoryReplanningandControlforRobotNavigation此篇文章为论文的学习笔记，只供学习使用，不作商业用途，侵权删除。
小王爱学习1234·2022-08-31 07:20

论文研读-Deep Multi-Agent Reinforcement Learning-2

深度多智能体强化学习（DMARL）此篇文章为博士学位论文：DeepMulti-AgentReinforcementLearning的论文学习笔记，只供学习使用，不作商业用途，侵权删除。并且本人学术功底有限如果有思路不正确的地方欢迎批评指正！多智能体强化学习是一个非常有趣的研究领域，它与单智能体强化学习、多智能体系统、博弈论、进化计算和优化理论有着密切的联系。（二）介绍2.1工业革命，认知和计算机蒸
小王爱学习1234·2022-08-31 07:50

论文研读笔记（五）——通过单机器人进化策略搜索增强多机器人导航的深度强化学习方法

通过单机器人进化策略搜索增强多机器人导航的深度强化学习方法（EnhancingDeepReinforcementLearningApproachesforMulti-RobotNavigationViaSingle-RobotEvolutionaryPolicySearch）最近我在学习多机器人编队导航的论文，此篇文章为“MarchesiniE,FarinelliA.Enhancingdeepre
小王爱学习1234·2022-08-31 07:10

论文研读笔记（一）——多智能体强化学习的相对分布编队和避障

RelativeDistributedFormationandObstacleAvoidancewithMulti-AgentReinforcementLearning（多智能体强化学习的相对分布编队和避障）最近我在学习多机器人编队导航的论文，此篇文章为“[1]YanY,LiX,QiuX,etal.RelativeDistributedFormationandObstacleAvoidancewi
小王爱学习1234443·2022-08-30 07:42

论文研读笔记（二）——通过深度强化学习避免碰撞的编队控制

通过深度强化学习避免碰撞的编队控制（FormationControlwithCollisionAvoidancethroughDeepReinforcementLearning）文献链接最近我在学习多机器人编队导航的论文，此篇文章为“Z.Sui,Z.Pu,J.YiandT.Xiong,“FormationControlwithCollisionAvoidancethroughDeepReinfor
小王爱学习1234443·2022-08-30 07:42

论文研读——基于深度强化学习的自动驾驶汽车运动规划研究综述

论文研读——SurveyofDeepReinforcementLearningforMotionPlanningofAutonomousVehicles此篇文章为论文的学习笔记，只供学习使用，不作商业用途
小王爱学习1234443·2022-08-30 07:11

论文研读——n个物体相互间的碰撞避免

论文研读——Reciprocaln-bodyCollisionAvoidance此篇文章为论文的学习笔记，只供学习使用，不作商业用途，侵权删除。并且本人学术功底有限，如有思路不正确的地方欢迎批评指正！
小王爱学习1234443·2022-08-30 07:11

论文研读笔记（三）——基于障碍函数的移动机器人编队控制安全强化学习

基于障碍函数的移动机器人编队控制安全强化学习（BarrierFunction-basedSafeReinforcementLearningforFormationControlofMobileRobots）最近我在学习多机器人编队导航的论文，此篇文章为“X.Zhang,Y.Peng,W.Pan,X.XuandH.Xie,“BarrierFunction-basedSafeReinforcement
小王爱学习1234443·2022-08-30 07:55

表单识别（六）——票据识别-论文研读：基于深度学习的票据识别系统设计与实现，卞飞飞（中）

票据识别系统文本检测与识别算法研究方法概览票据文本检测算法文本单元间边界信息建模设计可微分二值化模块设计网络结构设计网络训练标签的生成与损失函数设计网络推理过程与后处理设计票据文本识别算法方法概览变长训练方案设计CRNN网络结构改进设计多模型集成设计网络推理过程与后处理方法概览算法设计具体如下：1）首先进行基于分割的密集文本检测算法设计。票据文本长宽比变化大，文本尺度小，同时存在部分弯曲倾斜文本，
椒椒。·2022-08-28 17:52

python 人脸识别活体检测_人脸识别 -- 活体检测(张嘴摇头识别)

一：简介最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。大家都熟知的支付宝使用face++的服务来实现人脸识别，在实际项目中使用了讯飞的人脸识别SDK进行二次封装来实现活体识别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的识别。据我所知，讯飞的服务是基于face++,识别率还是很高，并且iOS
weixin_39707725·2022-08-25 10:42

人脸识别 -- 活体检测(张嘴摇头识别)

一：简介最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。大家都熟知的支付宝使用face++的服务来实现人脸识别，在实际项目中使用了讯飞的人脸识别SDK进行二次封装来实现活体识别。主要实现了张嘴和摇头两个活体动作的识别。据我所知，讯飞的服务是基于face++,识别率还是很高，并且iOS
Swift社区·2022-08-25 10:40

基于python的活体检测张嘴微笑眨眼检测）

为了防范此类情况的发生，活体检测技术应运而生，很好的完善了人脸比对认证系统。
babyai996·2022-08-25 10:09

人脸活体检测人脸识别：眨眼+张口

一：dlib的shape_predictor_68_face_landmarks模型该模型能够检测人脸的68个特征点（faciallandmarks），定位图像中的眼睛，眉毛，鼻子，嘴巴，下颌线（ROI，RegionofInterest）下颌线[1,17]左眼眉毛[18,22]右眼眉毛[23,27]鼻梁[28,31]鼻子[32,36]左眼[37,42]右眼[43,48]上嘴唇外边缘[49,55]上
天兰之珠·2022-08-25 10:08

活体检测 LGSC 代码环境配置及运行记录

环境配置1、创建虚拟环境condacreate-nlgscpython=3.7condaactivatelgsc2、安装paddlepaddle#安装gpu版本pipinstallpaddlepaddle-gpu#安装cpu版本pipinstallpaddlepaddle3、安装commonpipinstallcommon4、安装dual,tight,data,proxpipinstalldual
Cassiel_cx·2022-08-20 07:05

活体检测 LGSC 论文学习笔记

论文题目：LearningGeneralizedSpoofCuesforFaceAnti-spoofing论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.03922.pdf代码链接：GitHub-VIS-VAR/LGSC-for-FAS:LearningGeneralizedSpoofCuesforFaceAnti-spoofing动机近期的基于深度学习的FAS方法专注于提高模型的
Cassiel_cx·2022-08-20 07:22

活体检测论文研读六：Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing

文章目录论文简介论文研读IntroductionRelatedWorkMethodologyCentralDifferenceConvolutionCDCNCDCN++ExperimentsDatasetsandMetricsImplementationDetailsAblationStudyIntraTestingInterTestingAnalysisandVisualization.Conc
DeepHao·2022-08-18 07:25

活体检测 Domain Generalization via Shuffled Style Assembly for Face Anti-Spoofing 论文学习记录

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_Domain_Generalization_via_Shuffled_Style_Assembly_for_Face_Anti-Spoofing_CVPR_2022_paper.pdf动机人脸识别系统经常遭到诸如打印纸张、视频重播、3D头模的表示攻击，一系列的FAS方法被
Cassiel_cx·2022-08-18 07:45

【论文推荐】了解《人脸防伪》必看的6篇论文（附打包下载地址）

关注文章公众号回复"SFFAI141"获取本主题精选论文01DeepLearningforFaceAnti-Spoofing:ASurvey推荐理由：这篇文章是目前活体检测领域最新综述，为读者从多个维度梳理了算法的发展
人工智能前沿讲习·2022-08-17 07:37

人脸活体检测（一）paper & code

一、survey《ASurveyonAnti-SpoofingMethodsforFacialRecognitionwithRGBCamerasofGenericConsumerDevices》2020https://arxiv.org/pdf/2010.04145.pdfCNN[70]Facede-spoofing:Anti-spoofingvianoisemodeling.ECCV2018.h
刘咚咚的记事本·2022-08-17 07:05

活体检测 Single-Side Domain Generalization for Face Anti-Spoofing 论文学习记录

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Jia_Single-Side_Domain_Generalization_for_Face_Anti-Spoofing_CVPR_2020_paper.pdf动机尽管现有的SOTA方法在数据集内测试场景下取得了不错的结果，但在跨数据集测试下，它们不能很好地泛化。这是因为这些方法
Cassiel_cx·2022-08-17 07:25

活体检测 SSDG 代码学习记录

代码链接：GitHub-taylover-pei/SSDG-CVPR2020:Single-SideDomainGeneralizationforFaceAnti-Spoofing,CVPR2020SSDG模型整体结构图如下：1）数据读取读取三个不同源域的数据importosimportrandomimportnumpyasnpimporttorchfromsklearn.model_select
Cassiel_cx·2022-08-17 07:25

[计算机视觉]人脸应用：人脸检测、人脸对比、五官检测、眨眼检测、活体检测、疲劳检测

本文用一个可以实际运行的Demo来说明人脸应用中常见的技术概念，包含‘人脸检测’、‘人脸对比’、‘人脸表征检测（五官定位）’、‘眨眼检测’、‘活体检测’以及‘疲劳检测’。
浩瀚之水_csdn·2022-08-14 07:49

如何使用动态活体检测API

如今很多场景都会用到活体检测，来进行验证是否为真人操作。活体检测包括静态活体检测和动态活体检测，静态活体检测与动态活体检测的区别是：静态活体检测中，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。
·2022-08-05 18:30

人脸识别接口_零门槛解决Windows人脸识别应用开发难题

自人脸识别免费SDK——ArcFace3.0上线以来，凭借对人脸识别、活体检测、年龄检测、性别检测等核心算法模型进行全面升级，大幅提升算法鲁棒性，显著降低接入门槛，同时支持Windows、iOS、Android
weixin_39692271·2022-08-04 07:10

基于虹软(ArcSoft)实现人脸识别——Android版

基于虹软实现人脸识别效果图激活引擎第一步配置APP_ID和SDK_KEY第二步：判断是否添加动态链接库（so文件与jar包）第三步：判断是否申明所有权限人脸比对1：N第一步：初始化本地人脸库第二步：初始化引擎和相机第三步：初始化引擎第四步：活体检测人脸注册切换前置
FranzLiszt1847·2022-08-04 07:00

静态活体检测API 推荐

如今很多场景都会用到活体检测，来进行验证是否为真人操作。活体检测包括静态活体检测和动态活体检测，今天我就来讲讲静态活体检测API，动态活体检测API就留到之后讲。
·2022-08-03 15:07

活体检测 Adaptive Normalized Representation Learning for GeneralizableFace Anti-Spoofing 阅读笔记

论文链接：AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing|Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimedia预备知识（1）BatchNormalization定义：假设输入特征的尺寸为，包含N个样本，每个样本通道数为C，高为H，宽为W
Cassiel_cx·2022-08-01 07:19
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