人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前人脸检测的方法主要有两大类：基于知识和基于统计。 基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来...
要理解特征工程，首先要理解数据（Data）和特征（Feature）的概念 概念 特征工程（Feature Engineering） 其本质上是一项工程活动，它目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程在数据挖掘中有举足轻重的位置 数据领域一致认为：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只能逼近这个上限而已。 特征工程...
python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381],[3.110073483,1.781539638],[1.343808831,3.3...
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进...
论文名字：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167 BN被广泛应用于深度学习的各个地方，由于在实习过程中需要修改网络，修改的网络在训练过...
1 前备知识 归一化：把数据变成（0，1）或者（1，1）之间的小数，主要是为了方便数据处理。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。有以下几种方式： （1）x'= （x-x_min）/（x_max-x_min） 其中，x是归一化前的值，x'是归一化后的值，x_max、x_min分别是样本的最大最小值； （2）...
转自 http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 神经网络实现 1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。 (1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,...
常用归一化方法 1）. 线性归一化，线性归一化会把输入数据都转换到[0 1]的范围，公式如下 该方法实现对原始数据的等比例缩放，其中Xnorm为归一化后的数据，X为原始数据，Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值。 优点：通过利用变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从 而消除量纲和数量级的影响 缺点：由于极值化方法...
关于样本测试集和训练集数量上，一般是选择训练集数量不小于测试集，也就是说训练集选取6k可能还不够，大家可以多尝试得到更好的效果； 2. 有人提出归一化方面可能有问题，大家可以查查其他的归一化方法，但是归一化环境是不可少的； 3. 将部分代码传到了**github** 4. 听说阿里又改赛制了，哈哈。 最近好累啊，简单总结一下吧。 碎碎念 这个比赛自己...
啥叫模板匹配 模板匹配就是在大图中找小图，也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置： OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配。 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 0...