人脸识别LBPH算法 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。1.LBPH算法介绍原理图2.LBP算子 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗
LBP原理介绍以及算法实现(局部二值模式)
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[url][/url]LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。
原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大
一，原始LBP算法 LBP的基本思想是对图像的像素和它局部周围像素进行对比后的结果进行求和。把这个像素作为中心，对相邻像素进行阈值比较。如果中心像素的亮度大于等于他的相邻像素，把他标记为1，否则标记为0。你会用二进制数字来表示每个像素，比如11001111。因此，由于周围相邻8个像素，你最终可能获取2^8个可能组合，被称为局部二值模式，有时被称为LBP码。第一个在文献中描述的LBP算子实际使用的
人脸识别分为两部分，一部分是检测到人脸，一部分是将你的人脸匹配到身份。而人脸身份匹配算法就有一下几种算法:基于PCA降维、基于LDA降维、基于LBPH特征 在前面的人脸识别实战文章中，我们使用了 LBPH 作为人脸身份识别的算法，接下来我们详细介绍一下 LBPH 到底是什么原始的 LBP 算子原始的 lbp 算子定义为 3*3 的窗口，以窗口中心像素为阈值，将八个相邻像素的灰度值与之相比，若大于等
SURF是对SIFT的改进，相对于SIFT，主要优点是速度更快，更适合做实时特征检查。 一、SURF原理： 相对于SIFT，SUFT采用Hssian算法检测关键点，很大程度上提高了程序的运行速度，同时，在尺度空间的构建上，SIFT通过改变高斯卷积核的大小，构建不同的组，下文进行详细介绍。 二、SURF的实现： 与SIFT步骤相同，可分为四步：尺度空间构建和极值检
LightGBM是Boosting算法的一种，与GBDT、XGBOOST是属于同一类算法，很多情况下可能会需要lightGBM与GBDT、xgb进行比较。这里花点时间简单比较一下：一、GBDT GBDT是通过使用回归树来构建每一个弱分类器，（具体为啥使用回归树的原因是因为GBDT是由于每次迭代都是拟合上一颗树的残差（一阶梯度且是负梯度），最后所有的树结果求和即使最后结果。只有回归树才可以实现求和
1、NSGA-II算法原理NSGA-II算法全称非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II， NSGA-II）。该算法是由 NSGA 改进而来的，用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。下面将详细介绍非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略三种方法。(1
粒子群优化算法该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出Particle Swarm Optimization灵感来源于对鸟类捕食问题的研究。粒子的概念适应度函数值评价粒子没有选择交叉变异三个算子一个是个体的极值，一个是群体的极值。粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置多步之后才会出现个体极值的概念。PSO有记忆的功能粒子群优化算法既有对个体最优的保留，又有对全局最优的保
HashHash散列表(Hash Table)概述散列函数散列冲突复杂度分析工程应用面试实战亚马逊，微软最近面试题，242. 有效的字母异位词腾讯，高盛集团最近面试题，49. 字母异位词分组快慢指针解决链表问题876链表的中间节点剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点234. 回文链表hash算法的工程应用1、哈希算法1.1、定义及要求应用场景数据加密唯一ID密码校验密码加盐（Salt）
简单来说，随机森林就是Bagging+决策树的组合（此处一般使用CART树）。即由很多独立的决策树组成的一个森林，因为每棵树之间相互独立，故而在最终模型组合时，每棵树的权重相等，即通过投票的方式决定最终的分类结果。随机森林算法主要过程：1、样本集的选择。 假设原始样本集总共有N个样例，则每轮从原始样本集中通过Bootstraping（有放回抽样）的方式抽取N个样例，得到一个大小为N的训练集。在原
没有看LBP之前觉得它很神秘，看完了之后也就那么回事，不过提出LBP的人确实很伟大！！ 局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，
RetinaNet算法笔记1.核心思想1.1 focal loss损失1.2 简单的网络结构2.网络结构2.1 backbone网络2.2 FPN网络2.3 head网络2.3.1 分类子网络2.3.2 回归子网络3.损失函数计算3.1 anchor及正负样本分配3.1.1 anchor的基础尺寸、长宽比、尺度3.1.2 正负样本分配3.2 边界框回归损失函数3.3 focal loss分类损失
导语 | 召回模块面对几百上千万的推荐池物料规模，候选集十分庞大。由于后续有排序模块作为保障，故不需要十分准确，但必须保证不要遗漏和低延迟。目前主要通过多路召回来实现，一方面各路可以并行计算，另一方面取长补短。召回通路主要有非个性化和个性化两大类。在上篇《超强指南！推荐算法架构——重排》中我们结合算法架构重排进行解读分析，本篇将深入召回这个模块进行阐述。一、推荐算法总体架构（一
作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图
这篇文章写得很好理解。74年就出现了的算法，我们现在还在用，真的很震惊，，大概很多网络模型都会用到bp算法，真的是很经典的一个算法了。比如CNNbp算法是一种训练方法，就是可以训练一个很简单的神经网络。全称叫做误差反向传播BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation，或者也叫作误差逆传播)算法。其算法基本思想为：在2.1所述的前馈网络中，输入信号经输入层输入
监督学习算法随机森林(RF)随机森林算法，是bagging集成学习方式中的一种最具有特色的机器学习方法。它是以决策树为基本分类器，如果为分类问题，则最终采用投票法来决定类别；若为回归问题，则采用平均值的方法决定最终预测值。决策树算法带有剪枝过程，但RF算法没有此步骤。根据回归问题和分类问题，sklearn将RF算法分为：分类RF和回归RF。主要是依据样本特征而确定。可以直接利用RF进行多分类问题。
0. 前言之前上模式识别课程的时候，老师也讲过 MLP 的 BP 算法， 但是 ppt 过得太快，只有一个大概印象。后来课下自己也尝试看了一下 stanford
deep learning 的 wiki， 还是感觉似懂非懂，不能形成一个直观的思路。趁着这个机会，我再次 revisit 一下。本文旨在说明对 BP 算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考我
PLA由于PLA针对线性可分数据集，因此在此选择Pocket PLA算法进行实现，文章记录针对cifar100数据集的实现，由于PLA算法过于简单，因此准确率很低，但仅作为一次尝试。 文章目录PLA一、加载数据1.导入数据加载过慢2.探索数据3.处理数据二、PLA算法1.编写代码2.附带代码：三、主函数四、总结测试总结 一、加载数据1.导入数据from keras.datasets impor
YOLO是什么？它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是
深度学习常见算法的介绍好书推荐深度学习算法实践.pdf:http://www.notescloud.top/cloudSearch/detail?id=2355很多人都有误解，以为深度学习比机器学习先进。其实深度学习是机器学习的一个分支。可以理解为具有多层结构的模型。具体的话，深度学习是机器学习中的具有深层结构的神经网络算法，即机器学习>神经网络算法>深度神经网络（深度学习）。
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2023-06-02 19:50:26
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