今天研究了几个开源项目，纪录一下。目标：能够实时获取到 AVCaptureSession 中实时的获取的图像数据，转换为 UIImage ； 对获取的 UIImage 进行脸部识别； 最后，达到实时脸部识别的效果。找到如下例子：1、一个屏幕中 获取多个 预览界面 效果的 例子。 来源：http://...
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2015-02-11 18:17:49
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一、要理解GBDT当然要从GB(Gradient Boosting)和DT(Decision Tree)两个角度来理解了；
二、GB其实是一种理念，他并不是这一个具体的算法，意思是说沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数，并以一定权重组合起来，形成最终决策的强分类器；注意，这里的梯度下降法是在函数空间中通过梯度下降法寻找使得LOSS最小的一个函数，区别于传统的梯度下降法选择一个方向；那么问题就来...
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2015-02-10 18:48:53
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参开资料：http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787
更多挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
在介绍AdaBoost算法之前，需要了解一个类似的算法，装袋算法(bagging)，bagging是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式，获得最...
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2015-02-08 11:39:40
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做人脸识别，首先要检测出图片/视频中的人脸，今天就研究了一下OpenCV的Python接口，把常用的一些功能模块写成函数。基于Python-OpenCV以及PIL，实现图片中人脸的检测以及截取保存、眼睛检测、笑脸检测。下面简单总结一下。........总之，利用opencv里训练好的haar特征的xml文件，在图片上检测出人脸（眼睛、鼻子、笑脸…）的坐标，利用这个坐标，我们可以将人脸区域剪切保存，也可以在原图上将人脸框出。剪切保存人脸以及用矩形工具框出人脸，本程序使用的是PIL里的Image、ImageDr...
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2015-02-05 11:31:06
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main idea:用adaboost类似的方法，选出g，然后选出步长 Gredient Boosting for regression： h控制方向，eta控制步长，需要对h的大小进行限制 对(x,残差)解regression，得到h 对(g(x),残差)解regression，得到eta
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2015-02-03 00:27:33
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以二分类问题为例(｛-1，+1｝) adaboost步骤： 1.初始化u1=(1/N,1/N,…,1/N) 2.找到h，使最小化，记该h为g；计算作为该g的权重 3.更新ui: 4.重复2，3得到T个h，使用下列公式作为预测 理解： 1. adaboost 和 ut 数据n的权重在经过T轮更新后，正...
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2015-02-02 22:45:22
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main idea：用与权重成正比的概率sampling生成数据训练DTree，并同时生成权重 sampling模拟权重，adaboost： 原始的adaboost需要在每笔资料的err上加上权重u 由于使用这种方法，需要修改原DTree的算法过程，所以使用sampling代替 方法如下--- 数据...
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2015-02-02 21:21:23
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近段时间在搞opencv的视频人脸识别，无奈自带的分类器的准确度，实在是不怎么样，但又能怎样呢？自己又研究不清楚各大类检测算法。 正所谓，功能是由函数完成的，于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码，尝试了解并进行改造它，以提高精确度。 可惜实力有限啊，里面...
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2015-02-02 12:24:29
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请看注释。这个函数，是人脸识别主函数，里面出现过的函数之一，作用是初始化分类器的数据，就是一个xml文件的数据初始化。 1 static CvHidHaarClassifierCascade* icvCreateHidHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierC....
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2015-02-02 12:14:45
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写这篇文章，并不是要挑战学术泰斗，更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别，我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多，不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来，以表心迹。图像识别，一直是计算机领域研究的热门，随着大数据的兴起，更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼...
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2015-02-02 01:55:43
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