FD Project

Содержимое базы FERET (Андрей Шаров)

Анализ Алгоритмов Распознавания Лиц по базе FERET (Таня Тихонова)

Ссылки на главы к книгам, о которых рассказывал Максим Голубев:

• http://intechweb.org/book.php?id=7 (Глава 5)
• http://intechweb.org/downloadpdf.php?id=5888

Метки: FERET, Голубев, Тихонова, Шаров

Распознавание лиц в Google Picasa — итоги тестирования. (Шаров А.)

Тестовые базы лиц для задач распознавания. (Тарасова Д.)

Далее »

Метки: итоги, презентации, распознавание лиц, семинар

На последнем собрании я рассказывал об CBIR по лекциям с летней школы по информационному поиску. Советую всем ознакомится с содержанием соответствующих презентаций:

• Лекция 1
• Лекция 2
• Лекция 3
• Лекция 4
• Лекция 5

Информация о курсе есть на сайте РОМИП.

Метки: CBIR, RuSSIR, РОМИП

Boosting is a machine learning meta-algorithm for performing supervised learning. Boosting is based on the question posed by Kearns: can a set of weak learners create a single strong learner ? A weak learner is defined to be a classifier which is only slightly correlated with the true classification. In contrast, a strong learner is a classifier that is arbitrarily well-correlated with the true classification.

The affirmative answer to Kearns' question has significant ramifications in machine learning and statistics.

Взято из wikipedia. Там же есть первичные ссылки. Дальше берем Google и работаем ))).

Метки: AdaBoost, Kearns

Обратите внимание на следующие 2 публикации:

Обнаружение и локализация лица на изображении

Метод обнаружения лиц на статических изображениях и видео на основе цвета

Считаю целесообразным заимствовать здесь терминологию, а не «изобретать велосипед».

Метки: локализация лица, МГУ, обнаружение лиц на основе цвета

Вопрос от Анастасии Пахомовой: «как считать процент, когда лицо обнаружено 2 раза? И оба раз верно, т.е. рамка в рамке».

Оставляем свои мнения в комментариях.