搜索结果
跳转到导航
跳转到搜索
- …and Kirby (1987)提出，并由[[Matthew Turk]]和[[Alex Pentland]]用于人脸分类。该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法{{Citation needed|date=January 2008}}。这些特征向量是从高维矢量空间的人脸图像的[[协方差矩阵]]计算而来。 == 在人脸识别中的应用 == …10 KB（760个字） - 2024年9月30日 (一) 22:19
- …perswithcode.com/task/object-counting |date=20230620135944 }}</ref>、[[人脸识别|人臉識別]]。物體識別亦可應用於物件追蹤，例如：追蹤球類比賽中的球與追蹤影片中的人物。 …6 KB（397个字） - 2025年1月17日 (五) 08:33
- === 人脸识别 === 在[[人脸识别]]中，每一个人脸图像具有大量的像素点。LDA主要用来将特征减少到一个可以处理的数目在进行分类。每一个新的维度都是原先像素值的线性组合，这就构成了一个模 …9 KB（931个字） - 2024年11月13日 (三) 17:15
- === 人脸识别 === 人脸识别最近已经成为最受欢迎的模式识别研究领域之一，它通过他/她的数字图像来处理人的识别或验证。<ref>{{Cite journal|title=Weight …35 KB（2,874个字） - 2024年5月19日 (日) 14:29
- * [[人脸识别]] …12 KB（576个字） - 2025年1月6日 (一) 10:48
- …egularization）是一种利用数据集形状以约束应在数据集上被学习的函数的技术。在很多机器学习问题中，待学习数据不能涵盖整个输入空间。例如，[[人脸识别系统]]不需要分类所有图像，只需分类包含人脸的图像。流形学习技术假定相关数据子集来自[[流形]]，是一种具有有用属性的数学结构；且待学习函数是光滑的，即 人脸识别、<ref>{{Cite journal| volume = 4| issue = 17| last1 = Wang| first1 = Ziqiang …25 KB（2,316个字） - 2024年9月25日 (三) 06:24
- …特征值]]所對應的成分，那麼所得的低維度數據必定是最優化的（也即，這樣降低維度必定是失去訊息最少的方法）。主成分分析在分析複雜數據時尤為有用，比如[[人臉識別]]。 …21 KB（1,581个字） - 2024年10月8日 (二) 14:10
- …素强度值的[[向量]]，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域[[尺度不變特徵轉換|等]]。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别<ref>{{cite thesis |last=Glauner |first=P. |year=2015 |title=Deep Con …42 KB（2,760个字） - 2024年10月16日 (三) 08:21