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人脸识别三大经典算法(附PDF下载、经典论文列表)

特征脸法(Eigenface) 特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich和Kirby(1987)提出(《Low-dimensional procedure forthe characterization of human faces》),并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类(《Eigenfaces for recognition》)。首先把一批人脸图像转换成一个特征向量集,称为“Eigenfaces”,即“特征脸”,它们是最初训练图像集的基本组件。识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间,并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。 将图像变换到另一个空间后,同一个类别的图像会聚到一起

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leetcode算法题解(Java版)-15-动态规划(斐波那契)

一、二叉树遍历 题目描述 Given a binary tree, determine if it is height-balanced. For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differ by more than 1. 思路 两种思路,都是递归。第一种是递归的判断每个节点的左右子树的深度是否只相差一以内。第二种做了剪枝处理,当判断到一个子树已经不满足时就返回结果。 代码 //思路一 /** * Definition for binary tree * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ public class Solution { public boolean isBalanced(TreeNode root) { if(root==null){ return true; } if(Math.abs(maxDepth(root.left)-maxDepth(root.right))>1){ return false; } //如果这个节点的左右子树高度差小于等于一,那就递归看它的左右子树节点是否合格 return isBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right); } private int maxDepth(TreeNode root){ if(root==null){ return 0; } return Math.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right))+1; } } //思路二 /** * Definition for binary tree * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x; } * } */ public class Solution { public boolean isBalanced(TreeNode root) { if(root==null){ return true; } return getHeight(root)!=-1; } private int getHeight(TreeNode root){ if(root==null){ return 0; } int left = getHeight(root.left); if(left==-1){ return -1; } int right = getHeight(root.right); if(right==-1){ return -1; } if(left-right>1||right-left>1){ return -1; } return 1+Math.max(left,right); } } 二、动态规划(斐波那契) 题目描述 A message containing letters fromA-Zis being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, determine the total number of ways to decode it. For example,Given encoded message"12", it could be decoded as"AB"(1 2) or"L"(12). The number of ways decoding"12"is 2. 思路 这题有点意思,和之前做过的一道动态规划题很相似。多了判断条件,难度稍微提高了一些。老样子,碰到动态规划,拿出dp数组,大概思路:dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2] 代码 public class Solution { public int numDecodings(String s) { int len = s.length(); if(len==0||s.charAt(0)=='0'){ return 0; } int [] dp = new int[len+1]; //dp[i]表示s字符前i个构成的子串的解码的种数 dp[0] = 1;//这个为了后面好计算,不理解可以到后面再回来看 dp[1] = 1; for(int i=1;i<len;i++){ String num = s.substring(i-1,i+1); if(Integer.valueOf(num)<=26&&s.charAt(i-1)!='0'){ dp[i+1]=dp[i+1-2]; } if(s.charAt(i)!='0'){ dp[i+1]+=dp[i+1-1]; } } return dp[len]; } } 三、排序 题目描述 Given two sorted integer arrays A and B, merge B into A as one sorted array. Note: You may assume that A has enough space to hold additional elements from B. The number of elements initialized in A and B are m and n respectively. 思路 不能开辟新空间,考虑从后往前插入A中。 代码 public class Solution { public void merge(int A[], int m, int B[], int n) { int i = m-1; int j = n-1; int index = m+n-1; while(i>=0&&j>=0){ A[index--]=A[i]>B[j]?A[i--]:B[j--]; } while(j>=0){ A[index--]=B[j--]; } } }

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从起源到具体算法,这篇深度学习综述论文送给你

近年来,深度学习作为机器学习的新分支,其应用在多个领域取得巨大成功,并一直在快速发展,不断开创新的应用模式,创造新机会。深度学习方法根据训练数据是否拥有标记信息被划分为监督学习、半监督学习和无监督学习。实验结果显示了上述方法在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医疗信息处理、机器人控制和生物、自然语言处理(NLP)、网络安全等领域的最新成果。本报告简要概述了深度学习方法的发展,包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)(包括长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU))、自 编码器(AE)、深度信念网络(DBN),生成对抗网络(GAN)和深度强化学习(DRL)。此外,本文也涵盖了深度学习方法前沿发展和高级变体深度学习技术。此外,深度学习方法在各个应用领域进行的探索和评估也包含

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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