人脸识别 | 你的论文离CVPR , 还有多远?

最近,一则人脸识别安全性问题的新闻上了热搜。

(图片来自网络)

虽然让不少人产生了“人在家中坐,债从天上来”的担忧,但也不由感叹人脸识别的发展与普及。

人脸识别发展至今,已经在众多领域中占领重要地位。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。

工业界热火天的同时,学术界也不含糊。关于人脸识别的论文也是飞速增加,堪比掉头发的速度。

但目前学术界的论文繁多且质量参差不齐,同时大部分的顶会论文作者都不公开代码。想要找到合适且高效的论文,需要花费大量的时间。而阅读论文,又是一大难题:

1.重点难把握:动辄10多页的文字,看了半天找不出重点、关键点;

2.论文关系理不清:论文之间存在相互借鉴、引用,需要耗费大量的时间、精力才能理清,更何况大家阅历有限的情况下,根本就理不清;

3.公式图看不懂:公式复杂,步数过多,加大阅读理解难度,直接劝退新手;

4.无法复现论文代码:刚学python不久,python拓展c代码不会,编译问题不断,程序跑不起来,debugging....

5.坚持不下去:几乎以上任意一条就挺折磨人,如果你同时遇到上面三条困境,那就离放弃不远了。

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Step1:系统了解 人脸识别 技术演化路径及发展历史

Step2:精讲人脸识别基石论文 —Eigenfaces for Recognition

《Eigenfaces for Recognition》人脸识别之特征脸,这篇论文首次提出基于数据驱动的统计学习方法来做人脸表示,巧妙的将PCA降维算法与人脸识别结合在一起,极大降低人脸表示的复杂度,同时性能也取得很好的结果。

 

深度之眼Johnson导师 将从 研究背景 到 算法模型,带你啃透Eigenfaces for Recognition

① 深挖研究背景 

提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。

② 死磕算法模型

老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。

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