[Opencv] 于仕琪 人脸68个特征点分布情况 // 鼻尖 30 // 鼻根 27 // 下巴 8 // 左眼外角 36 // 左眼内角 39 // 右眼外角 45 // 右眼内角 42 // 嘴中心 66 // 嘴左角 48 // 嘴右角 54 // 左脸最外 0 // 右脸最外 16 https://blog.csdn.net/zj360202/article/details/78674700 -----------------------------------------------

ES中有一个非常重要的特性——动态映射,即索引文档前不需要创建索引.类型等信息,在索引的同时会自动完成索引.类型.映射的创建. 那么什么是映射呢?映射就是描述字段的类型.如何进行分析.如何进行索引等内容. 本篇就着重讲述下,ES中映射的自动检测特性. 更多内容参考:Elastisearch知识总结 字段自动检测 在某个字段第一次出现时,如果之前没有定义过映射,ES会自动检测它可能满足的类型,然后创建对应的映射. JSON数据 ES中的数据类型 null 不会添加字段 true or false

1.介绍 航片里小目标占总像元数不足1%,普通目标检测算法如YOLO会有很多错误,主要原因有3点: 1.航片的无关背景占多数 2.目标大小由于飞行高度和拍摄角度不同 3.航片中的小移动目标和噪音会混淆 2.方法步骤 1.多线索前景分割 结合了 optical flow 和 background modeling 两个方法,得到小目标概率热图,即一堆感兴趣区域.由于会存在许多噪声,用均值滤波对概率图进行处理.再对这些感兴趣框进行聚类,聚合重叠部分和两个离得很近的框 2.视觉细节增强 第一步做多分辨

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-142-1-1.html 由于工作需要,我开始研究人脸检测部分的算法,这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程,在这里根据各种论文.网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结.我试图概括性的给出算法的起源.全貌以及细节的来龙去脉,但是水平有限,只能解其大概,希望对初学者起到帮助,更主要的是对我个人学习的一次提炼. 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据

转载地址http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多

自定义动态映射 如果你想在运行时增加新的字段,你可能会启用动态映射.然而,有时候,动态映射 规则 可能不太智能.幸运的是,我们可以通过设置去自定义这些规则,以便更好的适用于你的数据. 日期检测 当 Elasticsearch 遇到一个新的字符串字段时,它会检测这个字段是否包含一个可识别的日期,比如 2014-01-01 .如果它像日期,这个字段就会被作为 date 类型添加.否则,它会被作为 string 类型添加. 有些时候这个行为可能导致一些问题.想象下,你有如下这样的一个文档: {"not

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

zabbix自定义web检测 本博客使用zabbix 版本 4.0.3 Web监控的原理 Web监控即对HTTP服务的监控,模拟用户去访问网站,对特定的结果进行比较,如状态码.返回字符串等特定的数据进行比较和监控,从而判断网站Web服务的可用性 大体步骤包括首页->登录->检测登录->退出->检测退出 5个步骤 监测静态网站(网站首页) 点击右上角的创建web场景 配置步骤 !!!注:检测字符串,具体是zabbix检索返回的response里面的还是别的地方的这个我也不太清楚,如果

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11783.html 大道如青天,我独不得出 前言 在上一篇iOS Core ML与Vision初识中,初步了解到了vision的作用,并在文章最后留了个疑问,就是类似下面的一些函数有什么用 - (instancetype)initWithCIImage:(CIImage *)image options:(NSDictionary<VNImageOption, id> *)options; - (instancetype

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/custom-dynamic-mapping.html如果你想在运行时增加新的字段,你可能会启用动态映射. 然而,有时候,动态映射 规则 可能不太智能.幸运的是,我们可以通过设置去自定义这些规则,以便更好的适用于你的数据.日期检测当 Elasticsearch 遇到一个新的字符串字段时,它会检测这个字段是否包含一个可识别的日期,比如 2014-01-01 . 如果它像日期,这个

安全是一个动态的过程,攻防对抗如同在赛博世界里降妖伏魔,其要义是:取彼之长,补己之短.--伏魔引擎的诞生 伏魔引擎挑战赛 注册时间: 2022.01.10 00:00:00 - 2022.01.24 10:00:00(UTC +8) 比赛时间: 2022.01.17 10:00:00 - 2022.01.24 10:00:00(UTC +8) 主办方: 薪火实验室 & 云安全中心 & ASRC 比赛奖金:比赛奖金:1000 RMB/份有效报告(中国区用户).150 USD/份有效报告(面向

GCC 指令详解及动态库.静态库的使用 一.GCC 1.1 GCC 介绍 GCC 是 Linux 下的编译工具集,是「GNU Compiler Collection」的缩写,包含 gcc.g++ 等编译器.这个工具集不仅包含编译器,还包含其他工具集,例如 ar.nm 等. GCC 工具集不仅能编译 C/C++ 语言,其他例如 Objective-C.Pascal.Fortran.Java.Ada 等语言均能进行编译.GCC 还可以根据不同的硬件平台进行编译,即能进行交叉编译,在 A 平台上编译

如何进行web应用安全防御,是每个web安全从业者都会被问到的问题,非常不好回答,容易过于肤浅或流于理论,要阐明清楚,答案就是一本书的长度.而本文要介绍一本能很好回答这个问题的优秀书籍——<web application defender's cookbook>,这 是一本被低估的“干货”书籍,虽然是为ModSecurity量身定制,但里面提到的防御技巧对web安全从业者均有启发,是WAF版的孙子兵法(有趣的 是,这本书的每个章节均以孙子兵法作为开篇语). 这本书提出了使用ModSecurit

WebShell隐藏思路.webshell磁盘读写动态检测.webshell沙箱动态检测(2)   作为WebShell检测.CMS修复.WebShell攻防研究学习的第二篇文章 本文旨在研究Webshell的生成原因.WebShell和服务器安全的关系.针对WebShell生成的文件磁盘操作的行为检测.希望能给研究这一领域的朋友带来一点点帮助,同时抛砖引玉,和大家共同讨论更多的技术细节, 共同学习成长 上一篇文章中我们学习了WebShell的一些猥琐的编写方式,并分享了一些WebShell的生

YOLO (You Only Look Once) dl  cnn  object detection  一.YOLO YOLO是一个实时的目标检测系统.最新的V2版本在Titan X 上可以每秒处理 40-90 张图片,在VOC 2007上可以取得78.6%的准确率,在COCO上可以取得48.1%准确率. 之间的检测系统对图像在不同的尺度.位置上进行多次检测,需要执行多次神经网络算法分别得到结果,YOLO只需要执行一次,所以速度上得到了较大的提升. 二.算法 算法发展过程: RCNN -->

原文:Elasticsearch入门教程(三):Elasticsearch索引&映射 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79213163 索引概念简介 通常说的索引有两种词性,名称和动词. 动词索引indexing,索引一个文档,表示把一个文档存储到索引Index里,可以用来查询和检索,es采用倒排索引 名词索引index,

注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 之前两篇文章分别介绍了Google 分布式软件构建系统Blaze相关的为了提供对存储在云端的源码的访问支持而定制的文件系统和构建系统是如何工作的.这篇文章在前两篇文章的基础之上介绍了一个在大规模集群上面分布式高效率执行构建步骤的系统［译者注:就是Blaze］.正如你看到的,源文件系统和构建系统的细节对于我们实现快速高效的分布式构建是非常重要的.所以在介绍构建步骤如何分布式执

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