微信公众号： "AIKaggle" 欢迎建议和拍砖，若需要资源，请公众号留言; "如果你觉得AIKaggle对你有帮助，欢迎赞赏" Boosting算法的前世今生（下篇） [TOC] 本系列文章将会梳理Boosting算法的发展，介绍Boosting算法族的原理，框架，推导等，Boosting算法的 ...
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编程语言 时间：
2019-09-21 18:56:21
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这里说活体是基于单目摄像头活体，适合所有普通安卓Android 单目摄像头的手机，双目的需要硬件支持，这里不讲述 。 体验地址： https://pan.baidu.com/s/1i5oXoJ7 下一章讲述静默活体实现原理 里面含有表情识别： 人脸动作活体： ? 头部 左摆 右摆 上抬 下低 ， 眼 ...
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移动开发 时间：
2019-09-20 19:28:22
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Android softboy人脸识别源码APP后台接口设计，这个是最近开发的一个人脸识别人脸系统框架，系统内容比较复杂。这里简化了主要的接口与数据，然后结合 softboy人脸识别app，就可以体验极速的人脸识别考勤体验。 这个离线app支持上传考勤记录，下载人脸数据进行离线人脸识别和活体检测，有 ...
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移动开发 时间：
2019-09-20 00:25:30
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Adaboost是boost提升算法中的一种，Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，组合这些弱分类器得到一个强分类器。Boosting算法要涉及到两个部分，加法 ...
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其他好文 时间：
2019-09-15 01:13:00
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# OpenCV版本的视频检测 import cv2 # 图片识别方法封装 def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cap = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\sit... ...
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2019-09-12 10:16:54
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import cv2 filepath = "xxxx" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.Ca... ...
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2019-09-12 09:41:47
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Adaboost分类器 2019-08-31 非集成的机器学习算法就像古代皇帝一样，一个人说了算；集成学习算法类似于现在的国会，需要听取在会所有人的意见。 Adaboost是一个集成学习算法，下面将会对算法进行拆解，以使我们明白Adaboost的内部原理。 Adboost算法核心内容可以划分为两个问 ...
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2019-09-11 13:40:27
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//2019.09.10神经网络入门与学习1、神经网络的发展主要得益于三个方面的进步：(1)2进制的创新能力的发展(2)软硬件能力的发展;(3)人的性价比的下降。2、神经网络的成熟应用目前主要体现在分类识别上，具体来说可以分类到三个方面：(1)图像识别：主要用于人脸识别和自动驾驶；(2)语音识别：主 ...
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2019-09-10 20:54:58
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活体检测有多种情形，本文所指：从摄像头获取的影像中判断是活体，还是使用了相片等静态图片。 场景描述 用户个人信息中上传了近照，当用户经过摄像头时进行身份识别。 此时，如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对，则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的。于是检测摄像头前影像是否为活体的需求就产 ...
