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基于 OpenCV 的人脸识别

##一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影。 OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目。从那时起,它的开发就一直很活跃。进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台。 1999 年,半条命发布后大红大热。Intel 奔腾 3 处理器是当时最高级的 CPU,400-500 MHZ 的时钟频率已被认为是相当快。2006 年 OpenCV 1.0 版本发布的时候,当时主流 CPU 的性能也只和 iPhone 5 的 A6 处理器相当。尽管计算机视觉从传统上被认为是计算密集型应用,但我们的移动设备性能已明显地超出能够执行有用的计算机视觉任务的阈值,带着摄像头的移动设备可以在计算机视觉平台上大有所为。 在本文中,我会从一个 iOS 开发者的视角概述一下 OpenCV,并介...

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前戏:一起走进条件随机场 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 【摘要】:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果。在中文分词、中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用。本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用。成文主要源于自然语言处理、机器学习、统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识。文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识;第二节介绍基于自然语言角度的CRF介绍;第三节基于机器学习角度对CRF介绍,第四节基于统计学习角度对相关知识介绍;第五节对统计学习深度介绍CRF,可以作为了解内容。(本文原创,转载请注明出处:漫步条件随机场系列文章。) 目录 【自然语言处理:漫步条件随机场系列文章(一)】:前戏:一起走进条件随机场 【自然语言处理:漫步条件随机场系列文章(二)】:基于自然语言处理角度谈谈CRF 【自然语言处理:漫步条件随机场系列文章(三)】:基于机器学习角度谈谈CRF 【自然语言处理:漫步条件随机场系列文章(四)】:基于统计学习角度谈谈C...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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