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深入浅出介绍计算机视觉的最新动态。内容包括：
* Camera calibration using 3D objects, 2D planes, 1D lines, and self-calibration
* Extracting camera motion and scene structure from image sequences
* Robust regression for model fitting using M-estimators, RANSAC, and
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3D/3D+2D人脸识别算法的优势的一篇综述论文 Advances and challenges in 3D and 2D+3D human face recognition-3D/3D+ 2D face recognition algorithm is an overview paper advantage Advances and challenges in 3D and 2D+ 3D human face recognition
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在VS2008和opencv下，对2D/3D点(云)数据实现三角剖分，运算速度快，实时性好，计算精度高，并对三角剖分进行了优化，可以处理复杂点集的三角剖分，可以用于人脸识别的工作-In the VS2008 and opencv, the pairs of 2D/3D points (cloud) data to achieve triangulation, calculation speed, real-time performance is good, high precision, and
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这是一篇介绍3D人脸识别的综述论文,挺不错的,对于学习3D人脸识别的人来说,值得一看-This is an introductory summary of 3D face recognition papers, very good for learning 3D face recognition of people, worth a visit
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2D and 3D face recognition: A survey
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这是5个有关Kinect face recognition的paper，介绍了kinect的相关知识和人脸识别的一些知识，很有帮助。-face recognition with 3D kinect.
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DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高
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