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Pedestrian-Detection
- ICCV2013: 简 称UDN算法,从文中描述的检测效果来看,该方法是所有方法中最好的,并且,效果远超过其他方法。经过对论文和该算法源码的研究,该算法是与作者另外一篇 论文的方法 ,另外的论文算法做图片扫描,得到矩形框,然后用该方法对矩形框进行进一步确认,以及降低误警率和漏警率。另外的论文是:Multi-Stage Contextual Deep Learning for Pedestrian Detection 说得难听一点,这篇文章对行人检测没有多大的贡献。仅仅是用深度学习
AdaBoostFace
- 基于adaboost的正面人脸检测 通过对haar特征的提取来进行训练与识别-face detection by adaboost
Face-Detector-Training
- 由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角,tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本,例如,年龄或体重。更进一步,它可能自动适应到环境约束,例如,来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的(tailor)图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的,而且多特征通道的使用成为可能,例如,在训练期间的颜色特征。在我们实验中,我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio