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吉利平码心水论坛 而且不利于提高交通效率

浏览数:  发表时间:2019-07-09  

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而且不利于提高交通效率,顾名思义,头发归头发..基于这些分类好的数据计算机才可以进行识别判定和决策当然为了方便大家理解这个逻辑过程IT 之家在这里只是举例粗略地说明可能不准确实际的步骤也是相当复杂的还要考虑各种干扰的因素例如图像的质量不清楚、背景复杂、图像光照分布不平均、目标姿势角度出现扭曲或者佩戴了头饰、眼镜以及张了胡须、化了妆等等各种情况还有要说明的一点是这个模式识别的系统是需要一个自我训练、学习的过程的其中最重要的是对前面分类错误率的训练(分类器训练)因为在前面的分类中我们无法保证分类的结果是 100% 正确的但必须控制在一定的错误率之类这必须通过大量的训练样本来不断修正令错误率符合要求好了基于以上对计算机视觉模式识别的讨论我们就可以给出人脸识别系统的主要功能模块了:可能有小伙伴觉得上面这个举出功能模块太简单了所以我们再精确一些给出下面的逻辑架构图相信不难理解:人脸识别的主流方法在上面一部分我们主要介绍了人脸识别的基本逻辑流程其实人脸识别的基本思想是比较类似的都是要将图像中的特征提取出来转换到一个合适的子空间里然后在这个子空间里衡量类似性或分类学习但问题在于对客观世界采用怎样和谐统一且有成效的表示法我们要找到怎样合适的子空间怎样去分类才能区分不同类聚集相似的类别为解决这些问题衍生出了很多种方法和解决方案所以说我们所说的人脸识别技术是笼统的事实上这是一个很多技术和方法的集合我们不妨依据上面的逻辑结构图来逐步说明1、预处理人脸图像的预处理这一步没有太多可说的主要包括消除噪声、灰度归一化、几何校正等这些操作一般有现成的算法可以实现属于比较基本的操作不过要说明的是这里主要说的是静态人脸图像的预处理如果是动态人脸图像的预处理就比较复杂了一般是要先将动态人脸图像分割成一组静态人脸图像然后对人脸进行边缘检测和定位在做一系列的处理这里就不展开了2、特征提取图像特征的提取是比较关键的一步(上文所说的模式空间向特征空间的跨过)但对于图像处理来说也是比较初级的一步目前关于图像特征提取的方法有很多但其实我们想一想通常而言图像的特征还是可以归类的例如颜色特征、纹理特征、空间关系特征、形状特征等每一种特征都有匹配的方法其中有一些比较经典、好用的方法例如 HOG 特征法LBP 特征法Haar 特征法等小编当然不可能一一讲解所以这里选取其中一种HOG 特征法HOG 特征也叫方向梯度直方图它是由 Navneet Dalal 和 Bill Triggs 在 2005 年的一篇博士论文中提出的我们简单来看它是怎么进行的我们以这张照片为例第一步是要将它变成黑白的照片因为色彩信息在这里对识别并没有帮助在这张黑白照片中我们从单个像素看起观察它周围的像素看它是往哪个方向逐步变暗的然后用箭头表示这个像素变暗的方向如果对每个像素执行这样的操作这样所有像素都会被这样的箭头取代它们表示了像素明暗变化的方向每一个这样的箭头表示明暗梯度事实上对于每一个像素给定坐标系我们能够求出它的梯度方向值计算的方法比较复杂我们不需要了解只需要知道这一步是为了捕捉目标的轮廓信息同时进一步弱化光照的干扰如果是以这样的方式做提取的话计算量会很大所以我们会把图像分割成 8x8 像素的小方块叫做一个 Cell然后对每个 Cell 计算梯度信息包括梯度的大小和方向得到的是这个 Cell 的 9 维特征向量相信到这里大家有些不懂了IT 之家再为小伙伴们稍微解释一下其实这一步的目的是为每个 Cell 构建梯度方向直方图直方图就是我们大家熟知的条形统计图这个直方图中X轴是将方向划分的区间Navneet Dalal 等人研究表示划分 9 个区间效果是最好的如果是 180的方向每个区间就代表 20y轴表示某个方向区间内的梯度大小这样就等于是每个 Cell 的特征描述符大致就是这个意思(图片来源:加州大学旧金山分校图像处理论文)这里还有一步就是如果你的图像受到光照的影响比较大那么还可以将一定的 Cell 组成一个 block例如 2x2 个 Cell这样每个 block 上就是 36 维的特征向量然后对这 36 维特征向量做规范化(具体怎样规范涉及到高等数学的知识大家也不需要知道)如果我们输入的图像大小是 256x512 像素那么就有 32x64=2048 个 Cell有 31x63=1953 个 block每个 block 有 36 维向量那么这个图像就有 1953x36=70308 维向量这 70308 维向量就是这个图像的 HOG 特征向量了当然上面这些步骤你也可都不了解你只需要知道最后原始的图像被表示成了 HOG 的形式如下图:然后根据这个 HOG 形式在我们的库中找到与已知的一些 HOG 样式中看起来最相似的部分3、图像识别人脸识别技术经过科学家多年的研究和发展已经形成了多种研究方向和更多种的研究方法如果我们梳理一下主要包括基于几何特征的方法、基于模板的方法、基于模型的方法以及其他方法基于几何特征的方法是比较早期、传统的方法了它主要是研究人脸眼睛、鼻子等器官的形状和结构关系的几何描述以此作为人脸识别的重要特征基于模板的方法基本思想是拿已有的模板和图像中同样大小的区域去比对包括基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、神经网络方法等基于模型的方法的方向是对人脸的显著特征进行特征点定位然后进行人脸的编码再利用相应的模型进行处理实现人脸识别例如隐马尔柯夫模型主动形状模型和主动外观模型的方法等不同的人脸识别算法在人脸识别领域有一些比较经典的算法例如特征脸法(Eigenface)、局部二值模式法、Fisherface 等不过 IT 之家在这里还是还是觉得与时俱进比较好所以挑选一个目前应用比较广泛且流行的方法作为示例叫做 OpenFace当然我们不做实际的测试只是通过它来了解识别的原理OpenFace 属于基于模型的方法它是一个开源库包含了 landmarkhead poseActionunionseye gaze 等功能以及训练和检测所有源码的开源人脸框架在前面的步骤中IT 之家已经为大家介绍如何通过 HOG 的方法将图像中人脸的特征数据提取出来也就是成功检测到了人脸这时又有一个问题就是这个人脸的姿势好像不是那么"正"同样一个人如果她的姿势面部的朝向不同人类仍旧能认出她来而运算机可能就认不出了解决这个问题有一个办法就是检测人脸主要特征的特征点然后根据这些特征点对人脸做对齐校准这是 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 在 2014 年发明的方法他们给人脸的重要部分选取 68 个特征点(Landmarks)这 68 个点的位置是固定的所以只需要对系统进行一些训练就能在任何脸部找到这 68 个点图片来源:OpenFace API 阅读文档(点此前往)有了这 68 个点就可以对人脸进行校正了主要是通过仿射变换将原先比较歪的脸摆正尽量排除误差这里的仿射变换主要还是进行一些旋转、放大缩小或轻微的变形而不是夸张的扭曲那样就不能看了过程大约是这样原来的脸被进行了一定程度的校正(图片来源:OpenFace github 说明页面)这样我们把原始的人脸图像以及 HOG 的特征向量输入能够得到一张姿势正确的只含有人脸的图像注意到这一步我们还不能直接拿这张人脸图像去进行比对因为工作量太大我们要做的是连续提取特征接着我们将这个人脸图像再输入一个神经网络系统让它为这个脸部生成 128 维的向量也可以说是这个人脸的 128 个测量值它们可以表示眼睛之间的距离眼睛和眉毛的距离、耳朵的大小等等这里只是方便大家理解而举例实际上具体这 128 维的向量表示了哪些特征我们不得而知当然这一步说起来简单其实难点在于如何训练这样的一个卷积神经网络具体的训练方法不是我们需要了解的但我们可以了解一下训练的思路训练时我们可以输入一个人脸图像的向量表示、同一人脸不同姿势的向量表示和另一人脸的向量表示反复进行类似的操作并不断调整调整的目标是让同一类对应的向量表示尽可能接近其实也就是同一个人的向量表示尽可能距离较近同理不同类别的向量表示距离尽可能远至于人工智能神经网络训练的基本原理大家可以查看 IT 之家之前发布的《AI 不是科幻电影里的洪水猛兽而是被慢慢变革的生活方式》这篇文章其实训练的思路也很好理解因为一个人的人脸不管姿态怎么变在一段时间内有些东西是固定的比如眼睛间的距离、耳朵的大小、鼻子的长度等在得到这 128 个测量值后最后一步就简单了就是将这 128 个测量值和我们训练、测试过的所有面部数据做比对测量值最接近的就是我们要识别的那个人了这样就可以完成一次人脸的识别总结人脸识别技术经过 70 多年的发展到2019-07-08 已经发展成为一门以计算机视觉数字信息处理为中心糅合信息安全学、语言学、神经学、物理学、AI 等多学科交合的综合性技术学科内涵已极为丰富并且发展快速而 IT 之家在本文试图为大家讲解的只是人脸识别最基础和通俗的原理以及相对单一的用例分析显然无法涵盖人脸识别领域所有的内容只是期望借此对大家理解、认识如今我们已经习惯使用的人脸识别功能有所帮助国际调研机构 Gen Market Insights 发布的数据显示到 2025 年底全球人脸识别设备市场价值将达到 717 亿美元智能手机上对人脸识别技术的广泛应用只是为我们了解这项技术提供了一个契机未来随着 5G 万物互联时代的到来智能硬件市场将得到极大扩展那才是人脸识别技术真正大展身手的天地嗯不错期待这个时代早日到来到时候小编这张盛世美颜终于能做点有意义的事情了也算不负父母恩泽本文参考资料:沈理、刘翼光熊志勇2015-11-16《人脸识别原理及算法:动态人脸识别系统研究》CSU985CSDN2018-10-06《图像特征提取总结》人工智障v简书2018-07-30《HOG 特征行人识别》laolaonuonuoCSDN2018-03-10《人脸识别主要算法》大数据vCSDN2018-08-23《深度干货一文读懂人脸识别技术(建议收藏)》leon1741CSDN2018-08-02《深入浅出人脸识别原理》zouxy09CSDN2015-04-25《人脸识别之特点脸方法(Eigenface)》csdn 研发技术CSDN2018-01-26《看 OpenFace 如何做到精准人脸识别》 <--最廉价有效解决方案:种上万亿棵树或能缓解全球变暖-中新网 "position:relative"> 迄今最廉价有效的解决方案——种上万亿棵树或能缓解全球变暖科技日报北京7月7日电 (记者刘霞)据物理学家组织网近日报道此前他认为,时任中共中央政治局常委、国家副主席的习近平对《人民日报》有关长汀水土流失治理的报道作出批示,2001年10月13日,针对部分业务制定了延期提款、平稳压缩规模等策略。48亿元,该废液属《国家危险废物名录》中的危险废物.
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