由于公司要开发一个考试类型的项目用到了人脸比对，我就研究了一下相关了知识。 1.最开始想的是用微信小程序的媒体组件camera。 const ctx = wx.createCameraContext() ctx.takePhoto({ quality: 'high', success: (res) ...
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2020-03-30 16:29:32
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人脸真伪验证与识别：ICCV2019论文解析 Face Forensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ross ...
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2020-03-27 15:33:49
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https://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.html 原理 过程 区别 为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias？ ...
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2020-03-23 00:02:48
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沪江 CCtalk 前端开发工程师，Taro 框架的 issue 维护志愿者，主要侧重于前端 UI 编写和团队文档建设。本文讲解的是我的快快戴口罩小程序中核心逻辑，如何给人脸戴上口罩，也就是使用腾讯云的人脸识别中的五官分析来实现的。 基本步骤 1. 用户选择图片 2. 图片裁切，借助canvas 来 ...
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2020-03-18 18:53:12
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随机森林 随机森林是集成算法的一种，是将多个决策树集成在一起通过对每棵树的结果进行表决进而组成一个强分类器的方法，可以处理分类问题及回归问题。 随机森林的构建过程： 从样本集中用采样选出N个样本； 从所有属性中随机选择M个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树； 重复执行以上两步，重复次数即为决 ...
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2020-03-15 22:04:47
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随机森林算法： 随机森林利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别 在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本； 从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树； 重复以上两步m次， ...
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2020-03-15 22:03:55
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随机森林和adaboost都是集成学习比较经典的模型 随机森林和adaboost所使用的思想不同 随机森林运用bagging的思想，相当于并行，利用随机的方式将许多决策树组合成一个森林，每个决策树在分类的时候决定测试样本的最终类别 adaboost运用boosting的思想，是一种迭代算法，针对同一 ...
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2020-03-15 20:30:34
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1、Yale人脸库（美国）：耶鲁大学，15人，每人11张照片，主要包括光照条件的变化，表情的变化等。 2、ORL人脸库（英国）：剑桥大学，40人，每人10张照片，包括表情变化，微小姿态变化，20%以内的尺度变化 3、CMU PIE人脸库（美国）：卡耐基梅隆大学，所谓PIE就是姿态（POSE）,光照( ...
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2020-03-15 20:27:02
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1.随机森林： 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法。 2.随机森林的特点 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本； 从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建 ...
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2020-03-15 20:26:44
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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2020-03-15 10:04:46
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