《模式识别原理及工程应用》一1.5　本书的主要内容-低调大师

《模式识别原理及工程应用》一1.5　本书的主要内容

2017-07-31 576

1.5　本书的主要内容

全书共分为12章。
第1章为模式识别概述，讲述模式识别的基本概念、主要方法、系统的构成及其应用。
第2章为基于贝叶斯决策理论的分类器，重点讲述作为监督模式识别理论基础的贝叶斯决策理论及统计判别。
第3章为概率密度函数的估计，主要介绍概率密度函数的基本估计方法，包括参数估计方法及非参数估计方法。
第4章为判别函数分类器的设计，详细介绍线性判别函数及非线性判别函数。
第5章为近邻法，介绍几种常见的近邻法，包括最近邻法、k-近邻法、剪辑近邻法和压缩近邻法。
第6章为特征选择，介绍常用特征的评价准则、最优特征的生成及特征选择的各种算法。
第7章为特征提取，介绍基于类别可分性判据的特征提取和特征变换方法，包括主成分分析法、K-L变换、非线性维数降低和Haar变换。
第8章为聚类，介绍各种聚类算法，包括顺序聚类算法、合并算法、模糊聚类方

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中国企业又在人脸检测算法准确率位列 FDDB 全球第一

今日，计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向雷锋网透露，深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。据悉，1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文中可以了解到，深图智服提出一种全新的人脸检测方案，该方案改进了目前在对象检测领域最先进的 Faster RCNN 方法，通过对深层模型预训练，进行合理的参数调节，结合多尺度特征组合，hard negative mining，多尺度图像训练(multi-scale training)等策略提高人脸检测的准确度。在随后的 2 月 5 日，FD

2017-07-31

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1. 图像识别准确率的指数级增长似乎一切都是从 2015年的 ImageNet 挑战赛开始的，当年在图像识别准确率上，机器首次超过了人类，被认为是一个里程碑式的突破。图：ILSVRC top-5 错误率 2010年算法的图像识别错误率至少在25%左右，但到2015年，计算机图像识别错误率已经低于人类（人类水平大概是4%左右）。2015年是0.03567，也就是3.5%。2016年，ImageNet 竞赛，图像识别错误率进一步下降，错误率今年的最好成绩为：平均错误率0.02991，也就是2.99%左右。从上图可以看到，在ImageNet 竞赛中，其实从2012年，开始，使用深度学习方法，错误率只有15.3 %左右。这是 Hinton 教授和他的两个研究生 Alex Krizhevsky, Illya Sutskever 的成果。据说，

2017-07-31

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