opencv提供了很多人脸识别方法，大多是通用类face：：facerecognizer的子类 局部二值模式（LBP） LBP原理介绍以及算法实现_holly的专栏-CSDN博客 再来看cv::face:: LBPHFaceRecognizer类,它的 create方法的前两个参数分别指定了邻域的大 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-05-24 13:08:48
阅读次数：
0
一、K-近邻算法介绍 1.1定义 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，定义为：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。定义不是太好理解，可以参考下图，假设你刚到北京，你下火车后你不知道你在那个区，但是你知道 ...
分类：
编程语言 时间：
2021-05-24 05:55:46
阅读次数：
0
参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html 一句话概括 在n维度空间中取距离目标点最近的K个样本，如果是分类问题，按照多数投票法取分类结果 如果是回归问题，取平均值 根据二分法衍生出来的K-D（K-Dimension K维度）算法可以加速KN ...
分类：
其他好文 时间：
2021-04-24 11:57:18
阅读次数：
0
k近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于k个“邻居”的信息来进行预测。1.最近邻检索（NearestNeighborSearch）最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目。这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据
分类：
其他好文 时间：
2021-01-02 11:38:02
阅读次数：
0
>>帮助 imrotate 旋转图像。 B=imrotate（A，ANGLE）在A中按角度旋转图像A 围绕其中心点的逆时针方向。旋转图像 顺时针方向，为“角度”指定负值。imrotate生成输出 图像B大到足以包含整个旋转图像。imrotate使用 最近邻插值，设置B中像素的值 在旋转后的图像外为0 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-19 19:53:52
阅读次数：
122
图像分类 KNN算法 KNN算法可用于图像分类，且根据K值的不同，分割边界也会受到比较大的影响。 KNN并不常用于如今的图像分类，原因主要有两点： 没有显式的训练过程，测试时每个测试样本点需要遍历所有样本点，找到K个最近邻的点，以确定分类。 距离计算标准（欧几里得、曼哈顿距离）公式在比较图像上并不适 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-30 22:30:12
阅读次数：
57
一、所有算法归结成四种算法 分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。 回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ri ...
分类：
编程语言 时间：
2020-05-31 10:49:08
阅读次数：
87
存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们 只选择样本数据集中前K个最相 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-05-21 14:53:03
阅读次数：
56
1 简介 k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点;输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对一特征向 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-27 11:22:04
阅读次数：
137
1.什么是K近邻算法 最直观的解释就是：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练集中找到与该实例最近邻的 k 个实例，这 k 个实例的多数属于哪个类，则该实例就属于哪个类。 2.K近邻算法的优缺点 优点：精度高，对异常值不敏感 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高 3.K近邻算法关键点分析 由K近邻 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-20 15:44:24
阅读次数：
63
