SURF算法特征点匹配

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人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法，但是他们使用的方法却相差很大。对于人脸检测而言，目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料，但基本上是千篇一律，没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读：北京大学 赵楠 的本科毕业论文 ：基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程，尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程，描述的相当清晰。北京大学太科生业论文最后一章,用编写的实现了 Adaboost算法的FDt程序,给出了相应的人脸检测实验结果,并和 Viola等人的结果做了比较关键词 Keywords∧ adaboost方法、人脸检测、 Boosting方法、PCA学习模型、弱学习工工TI北京大学太科生业论文谨以此论文献给A腺嘌呤、T胸腺嘧啶、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、1和0-智能的基本构件和开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and o, the building blocks ofintelligence.andto the pioneers uncovering the foundations ofintelligence.北京大学太科生业论文正文目录 Contents摘要 ABSTRaCTI正文目录 CONTENTS图录LISTOFFIGURES…I表目录LISTOF TABLES····················a···········ba·。·········。··。······VIII人脸检··11概12难点与展望213人脸检测方法的性能评测1.31人脸图像数据库………41.3.2性能评测.2检测方法分类…2,1基于知识的方法●●●●●·●··●●●●●D·●b●鲁●·●●●。●。D●●·●●·●·。D。●。·。。●●●D·●看●。·●。·D●看●看。●。●8北京大学本科生毕业论文22特征不变量方法3模板匹配方法●香●鲁●鲁·●D·。●·。●·鲁●●鲁·●鲁鲁●●●鲁●·鲁··。●·●鲁音·●鲁。●···。·●●●鲁自●·鲁鲁。●●●b·●鲁自非b●●。●10基于表象的方法113经典方法概述···············.s.····················································121神经网络NEURALNETWORK232特征脸EIGENFACE1333基于样本学习方法 EXAMPLE-BASEDMETHODS34支持向量机 SUPPORTⅴ ECTOR MACHINE(SVM)........1535隐马尔科夫模型 HIDDEN MARKOV MODEL(HMM)4 ADABOOST方法概述164.1引2 PAC学模164.21概述14.22数学描述音音音。音音…………………………17V工北京大学太科生业论文43弱学习强学1844BOOSTING方法5矩形特征与积分图a···············4·················4··4········‘·4······4··4······2051引言··········.·········································.···········252矩形特征 RECTANGLE FEATURE2521概述.205.22特征模版.21检器内特征总数2252.31子窗口内的条件矩形5232条件矩形的数量…52.33子窗口的特征矩形数量.2352.34结果2453积分图 INTEGRAL IMAGE25531概念含………………25532利用积分图计算矩形特征值.27V工I北京大学太科生业论文5.32.1图像区域的积分图计算.5322矩形特征的特征值计算86 ADABOOST训练算法●●●D··●·●···●●。·●·。·●●鲁·●··。·●。·●鲁。●自·鲁。●。●●b·。·●。●鲁306.1训练基本算法·●。●。·●··●●·●。鲁鲁●●b·●鲁●··●·●。。●看●。鲁●·●●香···曲鲁鲁●鲁●306.1.1基本算法描述306.12基本算法流程图3262弱分类器 WEAK CLASSIFER33621特征值f(x)62阈值q、方向指示符p38623弱分类器的训练及选取…...83强分类STRONGCLASSIFIER40631构成40632错误率上限407程序实现及结果.………4371样本集●●·●·····●···········●··············●·······●··●·●·····●··········●··········●··●··●4372练难点及优化44721计算成本14V工工T北京大学本科生毕业论文7.2.2减少矩形特征的数量……省着音自··。·非。。音音。非D音音普申普普普非非非非着44723样本预处理4573检测结果467.31检测器……46732实验结果..477321实验对比477.322更多实验结果49733结论53致谢 ACKNOWLEDGMENTS54参考文献REFERENCES54Ver o76图目录 List of Figures人脸析流程2图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.3图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.图4左侧为测试图像,右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。北京大学本科生毕业论文图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则图6—种人脸检测模板:这个模板由16个区域(图中灰色部分)和23种区域关系(用箭头表示)组成.10图7 ROWLEY的带有图像预处理的神经网络系统…13图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇14图9矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是24×24子窗口内选出的矩形特征,下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹21图10计算mXm检测器内所有可能的矩形的数量。22图11积分图与积分的类比25图12坐标A(x,y)的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和(图中阴影部分)。s(x,y)为A(x,y)及其y方向向上所有像素之和(图中粗黑竖线)26图13区域D的像素和可以用积分图计算为:i+i-(i2+i)图14矩形特征的特征值计算,只与此特征端点的积分图有关…...9

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2017产品经理大会ppt，AI时代：小产品思维与大商业模式2017China prcductManager onference中国产品理大会时代:小产品思维与大商业模式产品经理攻略360智能工程中心总经理邓雄博士2017China prcductManager onference目录中国产品理大会ONTENTS人工智能大时代变革人工智能时代的产品技术本质◆人工智能商业模式ws.互联网商业模式◆人工智能产品落地方法论人工智能产品经理条2017China prcductManager onference中国产品理大会生产力发展历史规律告诉我们什么?生产力发展与产业革命2017 Maina er cute中国产品理大会新生产力(技术及产品)→新商业模式第一次工业革命第二次工业革命第三次工业革命第四次工业革命伴随看蒸汽驱动的机械制造设伴随看基于劳动分工的,电力随看电子技术、工业机器人和T基于大数据和物联网(传感器督的出现,人类进入了“蒸汽驱动的大规模生产的出现,人技木的大规模使用提升了生产)融合的系统在生产中大规模时代类进入了大批量生产的流水线效率,使大规模生产自动化水:使用式的“电气时代”平进一步提高生产力:水蒸汽生产力:电生产力:电子及生产力:物联网、人工智能主要特征:智能化主要特征:机械化主要特征:流水线主要特征:自动化c口圈皿度第三次工业革命30第二次工业革命20第一次工业革命10时间线China prcduct工业革命3.0主线:∏T变革2017Manager onference中国产品理大会T时代(硬软件→云计算大数据)20年窗口期数据互联融合服务专业化(云计算、大数据)信息开放共享信息爆炸集成电路、TCP/P)信息数据化存储信息孤立分散处理(移动)互联网化(大型机、数据库信息化2017China prcduct∏T变革:互联网公司发展时间线Manager onference中国产品理大会中国互联网公司ToP30发展规律成立东方财富网奇虎时间搜狐京东阿里腾讯网龙易车同城多益游戏游戏人人网汽车之家乐居滴滴网易新浪携程网宿迅雷途牛唯品会小米今日头条新华网搜房美团游戏乐视携程百度网宿同城京东上市新浪腾讯网龙乐居东方财富汽车之家途牛时间乐视搜房唯品阿里易车奇虎游戏人人网2017China prcduct∏T变革:互联网公司发展时间线Manager onference中国产品理大会中国互联网公司20年商业模式变迁)生产力基因、技术平台型)产品模式基因、领域垂直型技术创新驱动)运营效率基因、资本密集型重行业普适性产品模式创新驱动机会窗口20年重领域专业性运营执行力驱动机会窗口5-10年重资本投入机会窗口3-5年从信息时代(T)到智能时代(T)2017China prcductManager onference中国产品理大会T时代(数据价值为王,数据是资源、算法算力是工具)10-20年窗口期数据价值化服务智能化数据互联融服务专业化(人工智能、物联网)(云计算、大数据)信息开放共享信息爆炸集成电路、TCP/P)一智能化信息数据化存储信息孤立分散处理(移动)互联网化(大型机、数据库信息化

仿真产生的雷达信号脉冲，并使用聚类方法进行分选，代码精辟详细。值得借鉴！

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