该文章发表在CVPR2013上，主要讲述了如何利用深度卷积网实现人脸特征点的位置预测，个人认为本文最大的亮点在于巧妙地将神经元的输出和坐标值联系起来，实现了多点位置预测。从作者的结果来看，似乎该方法可以秒杀其他任何面部特征点检测算法，具体是不是这样，还需要广大童鞋去验证。...
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2014-05-25 04:26:42
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GML AdaBoost Matlab Toolbox是一款非常优秀的AdaBoost工具箱，内部实现了Real AdaBoost, Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost三种方法。AdaBoost的训练和分类的结构都是相似的，可以参考前一篇《Boosting》，只简介一下GML。GML内部弱分类器使用的CART决策树。决策树的叶子表示决策，内部每个分支都是决策过程。从根部...
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2014-05-24 17:56:00
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引自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7712217Jackknife，Bootstraping,
bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting这些术语，...
Android人脸识别技术用到的底层库：android/external/neven/，framework 层：frameworks/base/media/java/android/media/FaceDetector.java。
java层接口的限制:
1、只能接受bitmap的数据。
2、只能识别出双眼睛距离不大于20像素...
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2014-05-21 15:54:01
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分类中通常使用将多个弱分类器组合成强分类器进行分类的方法，统称为集成分类方法（Ensemble Method）。比较简单的如在Boosting之前出现Bagging的方法，首先从从整体样本集合中抽样采取不同的训练集训练弱分类器，然后使用多个弱分类器进行voting，最终的结果是分类器投票的优胜结果。这种简单的voting策略通常难以有很好的效果。直到后来的Boosting方法问世，组合弱分类器的威...
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2014-05-18 13:51:17
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1.机器学习的真实含义是利用数据来彰显数据背后的真实含义。
2.机器学习的一般用例：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、产品推荐等等。
3.机器学习的主要任务是分类，即将实例数据划分到合适的分类中。另一项任务是回归，主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习，之所以称为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标的分类信息。另一种机器学习方式是无监督学习，此时数据没有类别信息，也没有...
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编程语言 时间：
2014-05-18 08:05:07
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最近做了一个使用face++实现人脸识别的功能，当初看着官方文档一点头绪都没有，看了好久才弄明白，所以在这里记录一下，希望可以帮到需要的人，
首先要注册一个face++账号，获取apiKey和apiSecret接下来是实现这个功能的代码，核心代码如下： //获取第一张图片的信息
byte[] array1 = imageProcessing(firstPath);
J...
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2014-05-09 02:06:22
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作者 ： 卿笃军
由于最近人脸识别需要用到OpenCV，让我开始了OpenCV学习。 OpenCV
2.4.9下载地址：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
点击图中的Download即可下载。 下载完毕后，得到一个348M的 "o...
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1.背景
上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建决策树，并且赋予他们不同的...
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编程语言 时间：
2014-05-07 06:48:25
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阿弥陀佛，好久没写文章，实在是受不了了，特来填坑，最近实习了(ting)解(shuo)到(le)很多工业界常用的算法，诸如GBDT,CRF,topic model的一些算法等，也看了不少东西，有时间可以详细写一下，而至于实现那真的是没时间没心情再做了，等回学校了再说吧。今天我们要说的就是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)...
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2014-05-03 16:14:46
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