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OpenCV+python 人脸识别

首先给大家推荐一本书:机器学习算法原理与编程实践 本文内容全部转载于书中,相当于一个读书笔记了吧 绪论 1992年麻省理工学院通过实验对比了基于结构特征的方法与基于模版匹配的方法,发现模版匹配的方法要优于基于特征的方法。 以支持向量机为代表的统计学习理论在随后被应用到了人脸识别与确认中去。但是由于算法运行效率问题,很快被一种新的算法替代了。这就是2001年康柏研究院提出的基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统。该方法的主要贡献包括: 1.可以快速计算简单矩形特征作为人脸图像特征 2.基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法。 3.采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前,基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪,这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 人脸检测 人脸检测主要用于人脸识别的预处理,即在图像中标注出人脸所处的位置和大小。为了能够确定图片中包含一张或几张人脸,首先要确定人脸的通用结构。我们都有:眼镜、鼻子,前额,颧骨和嘴,所有这些构成了一张通用的人脸结构。下图的特征组件分别标识了上述结构。 组合这些特...

【NLP】揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章(一)

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生《数学之美》一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场。直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处。马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注、语音识别、句子切分、字素音位转换、局部句法剖析、语块分析、命名实体识别、信息抽取等。另外广泛应用于自然科学、工程技术、生物科技、公用事业、信道编码等多个领域。本文写作思路如下:第一篇对马尔可夫个人简介和马尔科夫链的介绍;第二篇介绍马尔可夫链(显马尔可夫模型)和隐马尔可夫模型以及隐马尔可夫模型的三大问题(似然度、编码、参数学习);第三至五篇逐一介绍三大问题相关算法:(向前算法、维特比算法、向前向后算法);最后非常得益于冯志伟先生自然语言处理教程一书,冯老研究自然语言几十余载,在此领域别有建树。(本文原创,转载注明出处:初识马尔可夫和马尔可夫链 ) 目录 【自然语言处理:马尔可夫模型(一)】:初识马尔可夫和马尔可夫链 【自然语言处理:马尔可夫模型(二)】:马尔可夫模型与隐马尔可夫模型...

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