看这篇文章的前提：已经看了PRML中的Adaboost的算法流程看懂下面的内容必须牢牢记住：Adaboost使用的误差函数是指数误差文章主要目的：理解样本抽样的权值是为什么那样变化的。得出的结论：训练第m个基分类器ym时，样本n的抽样权重是fm-1在样本n上的指数误差 当ym将第n个样本...
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2015-07-06 01:20:02
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Python source code:gradient_boosting_regression.pyfrom sklearn import ensemblefrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Fit regression modelpara...
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编程语言 时间：
2015-07-05 23:50:23
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这是一篇关于人脸识别方法的实验报告。报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类；随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述；最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与挑战。一些能反映方法性能的实验数据同样会在报告中展现，以便于更直观的了解...
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2015-07-04 23:24:08
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php使用face++实现一个简单的人脸识别系统
流程可以分为两部分，一部分是训练，一部分是测试。...
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Web程序 时间：
2015-07-04 09:47:49
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1、下载进入官网（http://opencv.org/）下载OpenCV4Android并解压。目录结构如下图所示。其中，sdk目录即是我们开发opencv所需要的类库；samples目录中存放着若干opencv应用示例（包括人脸检测等），可为我们进行android下的opencv开发提供参考；do...
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2015-07-03 15:24:27
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前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把，它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄，系统会对瞳孔、眼角、鼻子等27个“面部地标点"展开分析，进而得出你的“颜龄"。来看下关于这款应用的截图: 昨晚闲着没事，在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP，看下截图： ...
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移动开发 时间：
2015-07-02 20:53:34
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下面的网址是讲具体如何训练;
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/28/2420936.html
当时我想研究车牌识别的，用此方法对车牌进行训练没有成功，呵呵。
Opecv提供的几个人脸检测的Model，个人感觉能达到96左右（正脸），但是 我发现有个程序的人脸检测比较牛叉。
https://github.com/kylem...
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2015-06-30 15:07:00
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引入随着深度学习的出现，CV领域突破很多，甚至掀起了一股CV界的创业浪潮，当次风口浪尖之时，Google岂能缺席。贡献出FaceNet再刷LFW上人脸验证的效果新高
FaceNet与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，并没有用传统的softmax的方式去进行分类学习，然后抽取其中某一层作为特征，而是直接进行端对端学习一个从图像到欧式空间的编码方法，然后基于这个编码再做人脸识别、人脸验证和人脸聚类。...
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2015-06-29 22:15:38
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对于分类问题，在给定数据集前提下，训练比较粗糙的弱分类器比精确的强分类器容易得多。另外，Schapire证明了强可学习与弱可学习是等价的，因此首先学习简单的弱分类器，并进行组合就可以得到强分类器，这就是组合方法的理论基础。
组合（Ensemble）方法是一种提高分类准确率的方法，是一个由多个弱分类器组合的复合模型，其中每个单个分类器都进行投票，组合分类器返回最终组合的结果，这样分类的结果比单个分类...
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2015-06-29 20:24:16
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An Attempt to Understand Boosting Algorithm(s)WELCOME!Here you will find dailynews and tutorials about R, contributed by over 573 bloggers.There are m...
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2015-06-27 19:54:25
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