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MATLAB人脸匹配代码-Face-Sketch-Wild：基于半监督学习的野外人脸素描合成（ACCV2018）

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简介：
Face-Sketch-Wild项目采用MATLAB实现，专为野外环境设计的人脸素描图像生成系统，利用半监督学习方法提高匹配精度和鲁棒性。相关研究发表于ACCV2018会议。 通过半监督学习在野外进行人脸草图合成的PyTorch实现。 入门 先决条件： - 火炬0.3 - 火炬视觉0.2 - OpenCV Python版本 - matlab_wrapper - Matlab（用于FSIM评估） 数据集：我们使用香港中文大学提供的数据集进行网络训练。对于野外图像的训练，我们采用VGG-Face的一个子集。 用法： 1. 下载数据和预训练模型。 使用下载脚本获取所需资源。 2. 为了加速补丁匹配过程，请预先计算特征，并通过相应的脚本来下载这些功能文件。 3. 测试模型：在完成上述步骤后，使用提供的测试脚本对模型进行评估。 执行以下命令来运行不同的测试集： - 对CUFS测试集 ```python test.py 1``` - 对CUFSF测试集 ```python test.py 2``` - 对CUHK_St（未完全列出的）

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  • MATLAB人脸匹配代码-Face-Sketch-Wild：基于半监督学习的野外人脸素描合成（ACCV2018）
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    Face-Sketch-Wild项目采用MATLAB实现，专为野外环境设计的人脸素描图像生成系统，利用半监督学习方法提高匹配精度和鲁棒性。相关研究发表于ACCV2018会议。 通过半监督学习在野外进行人脸草图合成的PyTorch实现。 入门 先决条件： - 火炬0.3 - 火炬视觉0.2 - OpenCV Python版本 - matlab_wrapper - Matlab（用于FSIM评估） 数据集：我们使用香港中文大学提供的数据集进行网络训练。对于野外图像的训练，我们采用VGG-Face的一个子集。 用法： 1. 下载数据和预训练模型。 使用下载脚本获取所需资源。 2. 为了加速补丁匹配过程，请预先计算特征，并通过相应的脚本来下载这些功能文件。 3. 测试模型：在完成上述步骤后，使用提供的测试脚本对模型进行评估。 执行以下命令来运行不同的测试集： - 对CUFS测试集 ```python test.py 1``` - 对CUFSF测试集 ```python test.py 2``` - 对CUHK_St（未完全列出的）
     
  • MATLAB人脸匹配代码-人脸识别: face-recognition
    优质
    本项目提供基于MATLAB的人脸识别与匹配代码，采用先进的人脸检测和特征提取技术，实现高效准确的人脸识别功能。适合科研及教学使用。标签：face-recognition, MATLAB代码库 该项目是为计算机视觉课程开发的，在MATLAB环境中实现了两种不同的面部识别方法：模板匹配、特征面分析以及神经网络。 **要求：** - 代码经过测试可在Python2.7环境下运行，需要安装并配置好MATLAB@tensorflow/tfjs-node环境。 - 注意该代码可能还需要调整才能在Windows计算机上运行。可以通过npm install命令下载所需的模块。 - 在使用Node.js时，请先设置路径变量（例如：setenv(PATH, [getenv(PATH), /path/to/node/bin])）。对于Windows系统，需要将代码中的dir调用替换为ls，并且可能还需要修改对返回结构的.name字段的引用。 **评估文件：** Evaluation.m是运行和执行各种方法的主要脚本。训练数据应存放在如下位置： ``` ./FaceDatabase/Train/ ```
     
  • 基于弱监督学习的精准3D人脸重建（Deep3DFaceReconstruction）
    优质
    Deep3DFaceReconstruction项目运用了先进的弱监督深度学习技术，实现了高精度的三维人脸建模与重建。通过分析少量标注数据和大量未标记图像，该模型能够准确捕捉面部特征及表情变化，为虚拟现实、动画制作等领域提供强大的技术支持。 这篇论文介绍了一种使用弱监督学习进行精确3D人脸重建的方法，并通过TensorFlow实现了基于CNN的面部姿势和咬合快速、准确且鲁棒的建模。该方法在FaceWarehouse，MICC Florence以及BU-3DFE等多个数据集上展现了最优性能。 训练代码现已公开发布。其主要特征包括： 1. 准确形状：此方法能够以高精度重建脸部结构。 2. 定量评估结果表明，在多个基准测试中的表现优异（误差单位为mm）： - FaceWareHouse: 2.19±0.54 - MICC Florence: 1.84±0.38 - BU-3DFE: -- (未提供具体数值) 该方法在IEEE计算机视觉和模式识别研讨会（CVPRW）的《关于面部表情及手势分析与建模》专题研讨会上获得了最佳论文奖。
     
  • Matlab人脸匹配代码-元学习论文阅读笔记
    优质
    这段笔记详细记录了基于Matlab的人脸匹配代码实现过程及心得，并结合相关元学习论文进行深入解读和思考。 matlab人脸匹配代码元学习论文阅读日常阅读笔记已读完。 1. MTL：元转移学习；少量样本学习元学习；分类任务。 2. 高手ACE：适应不断变化的环境进行语义细分DA; 元学习; 终身学习; 分割任务。 3. 国际航空运输协会在动态环境中增量对抗域适应DA; 分割任务。 4. ADDA 重播适应不断变化领域的DA；分类任务。 5. CANet：具有迭代细化和专注机制的少量样本学习无类别的细分网络少拍分割未读。 6. 网络零射与很少标签语义分割的语义投影网络零射和少射；分割任务。 7. MAML 与模型无关元学习，快速适应深度网络元学习；分类任务。 8. OML 在线元学习在线应用; 元学习分类任务。 9. 元模拟：生成合成数据集以实现概括能力的学习方法。 10. OMLA 利用元学习进行在线适应的立体声深度估计概括法。 11. 爬虫一阶元学习算法；元学习领域。 12. CMA 基于连续流形在变化视觉域中的持续适应技术。 13. 通过利用标记的功能和主动学习来进行在线域适应。
     
  • 基于Eigenvector的人脸识别与匹配的Matlab代码-人脸图像特征提取
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab实现的人脸识别与匹配系统，采用Eigenvector技术进行高效的人脸图像特征提取，适用于人脸识别研究和应用。 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统以获得更高的准确度结果。由于其快速性和高效性，Haar分类器被用于面部检测，并且在实际应用中已经实现了较高的准确性。 对于数据预处理部分，我们已获取了一个包含40人的数据集。每个人都有10张不同姿态的图像，这意味着总共有40x10=400张图像。每个人的图像是以单独文件夹的形式存储的，在这些文件夹内，每一张图片都是灰度格式且尺寸和分辨率一致（例如92x112像素）。此外，每一幅图像都必须具有相同的扩展名，如bmp或pgm等。 数据预处理的具体步骤如下： - 每个人提供10张不同姿态的图像； - 图像保存在单独以s1、s2、... s40命名的文件夹中； - 所有图片均为灰度级，并且具有相同的分辨率和尺寸。
     
  • OpenCV人脸匹配
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    简介：OpenCV人脸匹配技术利用计算机视觉和机器学习算法识别并比较不同人的面部特征，实现高效准确的人脸识别与验证功能。 这是一个基于OpenCV的分类器的人脸匹配项目，其中嘴巴特征是由我自己训练的模型，并且目前仅适用于闭着嘴的情况以提高准确率。然而，由于基于分类器的人脸特征提取存在较大缺陷，导致在匹配阶段使用的人脸特征点较少，因此整体准确率并不理想。这个项目只能作为参考使用。
     
  • 基于SURF的人脸特征匹配
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    本研究探讨了利用SURF算法进行人脸识别与特征匹配的技术细节和应用效果，旨在提升人脸特征识别准确度。 人脸检测部分采用了老师的libfacedetect-x64.lib库，特征提取是基于OPENSURF算法进行的改动，匹配过程通过计算多维度特征点之间的欧式距离，并设定阈值来实现。根据匹配到的特征点数量占比来评估相似度。证件照的匹配成功率较高，而集体照的成功率相对较低。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别与匹配实现
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    本项目基于MATLAB平台，采用先进的图像处理技术，实现了高效准确的人脸检测、特征提取及比对功能，为身份认证提供技术支持。 人脸识别技术主要分为两个部分：一是识别并标记人脸；二是将新的人脸图像与数据库中的照片进行匹配，以确认该人是否已存在于系统中，并找出其对应的身份信息。编写这段代码所使用的编程语言是Matlab。
     
  • FS2K人脸素描数据集与代码
    优质
    FS2K人脸素描数据集与代码提供了包含2,000名不同人物的高质量人脸素描图像及其对应的照片。此资源旨在促进人脸匹配和身份识别研究，附带的开源代码支持快速实验与模型训练。 FS2K人脸素描数据集的原开源项目已修正了数据集切分代码中的错误。现在提供的数据集和切分代码是正确的。
     
  • 基于模板匹配的人脸识别
    优质
    本研究提出了一种基于模板匹配技术的人脸识别方法，通过对比数据库中预存人脸模板与待识别人脸图像，实现高效准确的身份验证。 这是模式识别的课后作业，基于模板匹配法的人脸识别。我自己分别用C++和MATLAB做了两个版本，实验结构都是一样的：根据模板图像大小，在场景中标出人脸位置。