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人脸识别系统原理

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zergskj/article/details/43374003 写这篇文章,并不是要挑战学术泰斗,更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别,我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多,不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来,以表心迹。 图像识别,一直是计算机领域研究的热门,随着大数据的兴起,更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水,使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘。那么具体来说,一个现代人脸识别系统(例如face++)是如何实现的呢? 这里我不敢妄自猜测,我仅提供我自己的实现方法,拿出来与大家一起学习和探讨: 1.首先建立目标模型,分析出目标模型的特征值,也就是在检索中所需要的KPI,我这里只是简单的列了一下,结果发现太多了,而我又太懒,写了一半没动力写下去了,人脸特征列表: 特征 KPI指标 特征描述 能否提取 特征值 整体 头发密度 浓密、稀疏 是 0-100 头发粗糙度 顺滑、卷毛、散乱 否 头发颜色 黑色、白色、棕色 是 0-255 皮...

跟我一起数据挖掘(18)——什么是数据挖掘(1)

什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问,什么是数据挖掘,现在就数据挖掘的概念做一下分析,并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西,为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 先看一上概念: 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘简介 数据挖掘说的直白些就是在海量的数据中找到有价值的数据,为企业经营决策提供依据。 价值包括以下几类: 1、相关性 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性,也不是简单的个性化,相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面,相关性在不同的学科里面的定义...

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