为什么被折叠？
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关注一下CVPR上发表的关于人脸检测和识别的文章，现在都是基于deep learning来做的了。试试我做的一个基于深度学习的年龄和性别预测网站www.how-young.nl
这是一年以前的问题了，我猜题主已经找到了答案，我根据我这个暑期的学习总结一些，分享给题主：
1、高等线性代数中的奇异值分解以及它在图象压缩算法中的应用
用途：了解图像是如何被矩阵所表示的。
2、用python的opencv库、matplot等库完成图象压缩。
用途：具体实现，上手。
3、学习PCA算法，这一块与线性代数一脉相承，深究其原理需要你学习矩阵求导，特征值分解。
用途:面部识别的经典入门级算法。
4、基于CUM-PIE人脸数据库实现PCA人脸识别算法
用途：具体实现、上手。
这是我这段时间学习的内容，不多，但是从数学到算法，到最后的实现，我都做完了，并且对这个领域产生了极大的兴趣。
我说下我用的
检测：NPD
识别：DeepID
关键点检测：Dlib
想要糙猛快的话直接去github上找实现，然后跑通就行了，这三个都有代码。
1.人脸检测是只支持正面？还是多视角的，可以参考http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/
2.人脸识别.使用什么样的人脸表示方法？或者说提取什么特征？Gabor?LBP？LE？还是基于学习的，比如现在的深度学习，可以参考http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
3.关键点检测，ASM？AAM还是基于回归的？可以参考i·bug - resources
4.图像预处理，人脸对齐？光照归一化？姿态？等等
基本上要学习高数、图像处理、模式识别、机器学习等等知识。
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- 发布时间
- 2026-01-14 18:12
- 更新时间
- 2026-01-14 18:12
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