整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码）
2015-08-09 19:50
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整理一下看过的图像识别的文章（人脸、车牌、验证码）
图像识别最近大热，尤其是人脸识别，BAT先后发力，这方面的研究论文真可谓是层出不穷，这里整理下本人最近看到的一些不错的，与大家一起学习~
科普入门：
先上两篇科普性的文章，介绍图像识别、人脸识别技术和应用前景。
《「人脸识别」很火，但你不知道的还有很多》
本文从Facebook、Google、BAT等各大互联网巨头的人脸识别应用领域的角度，介绍了人脸识别的应用现状。
《从How-Old.net到TwinsOrNot.net，看人脸识别技术是怎么 high 起来的》
以前一阵玩疯了的How-Old.net为例简单介绍了人脸识别的过程、技术要点，一篇不错的技术科普文。
算法框架：
《深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用》
这篇文章来自于腾讯深度学习平台，分享了他们Deep CNNs的单机多GPU模型应用在图像识别上的经验教训，有深度。
《CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》
本文偏向于实战，对到上手操作阶段的同学来说很有借鉴意义。优势就是代码！代码！代码！
《人脸识别技术——Face Detection & Alignment》
这里介绍一种MSRA在14年的最新技术：Joint Cascade Face Detection and Alignment（ECCV14)。可直接在30ms的时间里把detection和alignment都给做了，PR曲线彪到很高，时效性高，内存占用却非常低，在一些库上虐了Face++和Google Picasa。
《怎样使用OpenCV进行人脸识别》
如题OpenCV进行人脸识别的使用教程！
《图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数》
329个函数大汇总！
《图像识别四大图像库》
OpenCV/FreeImage/CImg/CxImage
特别推荐张雨石的博客，他是关注人脸识别这一领域的大牛，最近的博文都跟这块相关。以下是出自其博客的文章。
《DeepFace——Facebook的人脸识别》
FB的DeepFace早于DeepID和FaceNet，但是在DeepID和FaceNet都有体现，还是很有研究一下的必要的。
《FaceNet--Google的人脸识别》
FaceNet是谷歌贡献的人脸识别算法，与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，FaceNet并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，然后抽取其中某一层作为特征，而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。
《DeepID人脸识别算法之三代》
DeepID，目前最强人脸识别算法，已经有三代了。DeepID所应用的领域是人脸识别的子领域——人脸验证，就是判断两张图片是不是同一个人。人脸验证问题很容易就可以转成人脸识别问题，人脸识别就是多次人脸验证。
《DeepID算法实践》
本文是篇实践介绍，从环境配置到数据准备，再到使用，到最后的效果展示。（教程+代码）
推荐视觉机器人的网站，这里专注于各种图像、图形、视觉算法技术、及相关资讯，推荐几篇网站上的文章。
《HPM——提高人脸检测性能新模型》
HPM是对真实环境中的杂乱图像，提出的一种人脸检测、姿势估计、标记估计的统一模型。该模型基于一种混合树结构模型的算法。实验显示该系统，在三个任务（人脸探测、姿势估计、标记定位）都优于当前的最好结果。
《人脸检测和识别的Web服务API大全！》
啥也不多说了，如题，资源帖！
应用：
《车牌识别、验证码识别的一般思路》
本文讲了两部分，第一部分讲车牌识别及普通验证码这一类识别的普通方法，第二部分讲对类似QQ验证码，Gmail验证码这一类变态验证码的识别方法和思路。（有代码）
做车牌识别的推荐关注一个博客计算机的潜意识，博主一直在做一个名叫EasyPR的中文开源车牌识别系统，有兴趣的同学可以和博主多交流一下~
《EasyPR--一个开源的中文车牌识别系统》
[align=left]相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：[/align]
它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。
[align=left]系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符）。所有全部都可以在Github的项目地址上直接下载到。[/align]
[align=left]《验证码识别基础方法及源码》[/align]
[align=left]本文的方法能达到单个图片识别时间小于200ms，500个样本人工统计正确率为95%。（附代码）[/align]
[align=left]持续更新~[/align]
图像识别最近大热，尤其是人脸识别，BAT先后发力，这方面的研究论文真可谓是层出不穷，这里整理下本人最近看到的一些不错的，与大家一起学习~
科普入门：
先上两篇科普性的文章，介绍图像识别、人脸识别技术和应用前景。
《「人脸识别」很火，但你不知道的还有很多》
本文从Facebook、Google、BAT等各大互联网巨头的人脸识别应用领域的角度，介绍了人脸识别的应用现状。
《从How-Old.net到TwinsOrNot.net，看人脸识别技术是怎么 high 起来的》
以前一阵玩疯了的How-Old.net为例简单介绍了人脸识别的过程、技术要点，一篇不错的技术科普文。
算法框架：
《深度卷积神经网络CNNs的多GPU并行框架 及其在图像识别的应用》
这篇文章来自于腾讯深度学习平台，分享了他们Deep CNNs的单机多GPU模型应用在图像识别上的经验教训，有深度。
《CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》
本文偏向于实战，对到上手操作阶段的同学来说很有借鉴意义。优势就是代码！代码！代码！
《人脸识别技术——Face Detection & Alignment》
这里介绍一种MSRA在14年的最新技术：Joint Cascade Face Detection and Alignment（ECCV14)。可直接在30ms的时间里把detection和alignment都给做了，PR曲线彪到很高，时效性高，内存占用却非常低，在一些库上虐了Face++和Google Picasa。
《怎样使用OpenCV进行人脸识别》
如题OpenCV进行人脸识别的使用教程！
《图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数》
329个函数大汇总！
《图像识别四大图像库》
OpenCV/FreeImage/CImg/CxImage
特别推荐张雨石的博客，他是关注人脸识别这一领域的大牛，最近的博文都跟这块相关。以下是出自其博客的文章。
《DeepFace——Facebook的人脸识别》
FB的DeepFace早于DeepID和FaceNet，但是在DeepID和FaceNet都有体现，还是很有研究一下的必要的。
《FaceNet--Google的人脸识别》
FaceNet是谷歌贡献的人脸识别算法，与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，FaceNet并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，然后抽取其中某一层作为特征，而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类等。
《DeepID人脸识别算法之三代》
DeepID，目前最强人脸识别算法，已经有三代了。DeepID所应用的领域是人脸识别的子领域——人脸验证，就是判断两张图片是不是同一个人。人脸验证问题很容易就可以转成人脸识别问题，人脸识别就是多次人脸验证。
《DeepID算法实践》
本文是篇实践介绍，从环境配置到数据准备，再到使用，到最后的效果展示。（教程+代码）
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《HPM——提高人脸检测性能新模型》
HPM是对真实环境中的杂乱图像，提出的一种人脸检测、姿势估计、标记估计的统一模型。该模型基于一种混合树结构模型的算法。实验显示该系统，在三个任务（人脸探测、姿势估计、标记定位）都优于当前的最好结果。
《人脸检测和识别的Web服务API大全！》
啥也不多说了，如题，资源帖！
应用：
《车牌识别、验证码识别的一般思路》
本文讲了两部分，第一部分讲车牌识别及普通验证码这一类识别的普通方法，第二部分讲对类似QQ验证码，Gmail验证码这一类变态验证码的识别方法和思路。（有代码）
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《EasyPR--一个开源的中文车牌识别系统》
[align=left]相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：[/align]
它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。
它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。
[align=left]系统还提供全套的训练数据提供（包括车牌检测的近500个车牌和字符识别的4000多个字符）。所有全部都可以在Github的项目地址上直接下载到。[/align]
[align=left]《验证码识别基础方法及源码》[/align]
[align=left]本文的方法能达到单个图片识别时间小于200ms，500个样本人工统计正确率为95%。（附代码）[/align]
[align=left]持续更新~[/align]
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