特征缩放的几种方法: (1)最大最小值归一化(min-max normalization):将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 (2)均值归一化(mean normalization):将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里,且数据的均值变为0 (3)标准化 / z值归一化(standardization / z-score normalization):将数值缩放到0附近,且数据的分布变为均值为0,标准差为1的标准正态分布(先减去均值来对特征进行 中心化 mean centering 处

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理

1.Feature Scaling(特征缩放): 如上图所示,x1是房屋面积,x2是房间个数,若不进行特征缩放,则代价函数J的曲线近似为一个瘦长的椭圆(我暂时这么理解,θ1和θ2分别是x1和x2的权值系数,而x2的特征向量值相较x1很小,则x1变化一个较小的量,在J的同一条相同的圆弧曲线上θ2就要变化一个较大的量,因此成为一个椭圆形式) 而对于左图的椭圆,会加大用梯度下降算法到达最低点的难度,所以我们可以采用右图的特征缩放,是他们都缩放到同一个数量级,这样J的形状近似为一个圆,更容易达到最低点.

一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍

1.所需要软件下载: (1)libsvm(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) (2)python (3)gnuplot 画图软件(ftp://ftp.gnuplot.info/pub/gnuplot/) 这里只考虑windows的环境: 1. 下载libsvm的zip包,只要解压到某个文件夹就好就好(随便D:\gjs\libsvm) 2.安装python(我的是2.7.3) 3.下载好gnuplot ,直接解压就好,无需安装(C:\gnuplot

在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1) #原始数据集并未发生改变 housing_labels=strat_train_set["median_house_value"].copy() 数据清洗 大多数机器学习算法是不能在有缺失值的数据集上面运行的,而本数据集特征total_bedrooms是存在数据缺失现象的,所以就需

目录 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 1. 线性模型和正则化(Embedded方式) 2. 基于树模型的特征选择(Embedded方式) 3. 顶层特征选择算法(Wrapper方式) 4. 一个完整的例子 5. 总结 6. Tips 7. References 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法.有些机器学习方法本身就具

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/ 机器学习模型不能直接看到.听到或感知输入样本.必须创建数据表示,为模型提供有用的信号来了解数据的关键特性.也就是说,为了训练模型,必须选择最能代表数据的特征集. 1- 特征工程 机器学习的关注点是特征表示,也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型. 1.1- 将原始数据映射到特征 左侧表示来自输入数据源的原始数据,右侧表示特征矢量,

提取文本的特征,把文本用特征表示出来,是文本分类的前提,使用sklearn做文本的特征提取,需要导入TfidfVectorizer模块. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 一,使用sklearn做文本特征提取 sklearn提取文本特征时,最重要的两个步骤是:创建Tfidf向量生成器,把原始文档转换为词-文档矩阵. 使用TfidfVectorizer()函数创建向量生成器,最常用的参数是:stow_words=

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8858998.html 论文: Ring loss: Convex Feature Normalization for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1803.00130v1 理解的不对的地方请见谅 Ring loss将特征限制到缩放后的单位圆上,同时能保持凸性,来得到更稳健的特征. 该损失函数作为辅助的损失,结合Softmax或者A-softmax等损

相对与网上很多人分享的有关PCA的经历,我第一次接触PCA却不是从人脸表情识别开始的,但我所在的实验室方向之一是人脸的研究,最后也会回到这个方向上来吧. PCA(principal components analysis)是一种非常有用的统计技术,它已经应用于人脸识别和图像压缩领域中,并且是高维数据计算模型的常用技术.简单说是把高维数据将成低维数据,比如100000x100000的矩阵降成100000x100的. 从例子中也看得出在数学模型中直观看到的是对矩阵进行的各种各样的变形最终达到我们所需

数据预处理--构建好的训练数据集 机器学习算法最终学习结果的优劣取决于两个主要因素:数据的质量和数据中蕴含的有用信息的数量. 缺失数据的处理 在实际应用过程中,样本由于各种原因缺少一个或多个值得情况并不少见.其原因主要有:数据采集过程中出现了错误,常用得度量方法不适用于某些特征,或者在调查过程中某些数据未被填写等等.通常我们见到得缺失值是数据表中得空值,或者是类似于NaN的占位符. 如果我们忽略这些缺失值,将导致大部分的计算工具无法对原始数据进行处理,或者得到某些不可预知的结果.因此,在做更深入

PANet是18年的一篇CVPR,作者来自港中文,北大,商汤与腾讯优图,PANET可看作Mask-RCNN+,是在Mask-RCNN基础上做的几处改进. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.01534 论文翻译:http://tongtianta.site/paper/1184 论文出发点:当前实例分割最佳模型Mask-RCNN的信息传播还不够充分,具体地,低层特征到高层特征的传递路径过长,FPN中每个proposal只负责金字塔特定的一层,掩码预测只基于单一视角 论

LibSVM是一款简单易用的支持向量机工具包.包括了C和Java的开发源代码.大家能够訪问其官网进行了解和下载相关文件. 这里以其官网的第一个数据集a1a 为例.练习使用多项式核和径向基核来对数据集进行分类. 1.准备工作 因为从官网下的最新的2015.12月公布的libsvm-3.21版本号中已生成的exe文件不支持Windows32位系统,所以使用的之前的一版libsvm-3.20. 将其下下来打开,里面包括了下面文件: 当中data里面放的是LibSVM分享的数据集a1a: gnuplot

一.官方介绍 libsvm主页:https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html libsvm介绍文档:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf 官方关于更有效地使用libsvm的使用说明:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf (很有必要看) 数据库:https://www.csie.ntu.edu.tw

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参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

上篇博客我们说了感知器,这篇博客主要记录自适应线性神经元的实现算法及一些其他的训练细节,自适应线性神经元(简称为Adaline)由Bernard Widrow和他的博士生Tedd Hoff提出,对感知器算法进行了改进. 当然Adaline对输入向量x的处理和感知器是一样的,都是使用一个权重向量w与x线性组合后得到z,再使用激活函数将z压缩到二元输入(1/-1),区别在于Adaline使用梯度下降法来更新w. 因为我们的目的是准确分类,那么我们需要来衡量分类效果的好坏,在这里我们介绍目标函数: \

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 原文地址:https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/comment-page-4/?unapproved=31867&moderation-hash=1ac28e426bc9919dc1a295563f9c60ae#comment-31867 一.什么是卷积神经网络.为什么卷积神经网络很重要? 卷

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

一.Multiple Features 这节课主要引入了一些记号,假设现在有n个特征,那么: 为了便于用矩阵处理,令\(x_0=1\): 参数\(\theta\)是一个(n+1)*1维的向量,任一个训练样本也是(n+1)*1维的向量,故对于每个训练样本:\(h_\theta(x)=\theta^Tx\). 二.Gradient Decent for Multiple Variables 类似地,定义代价函数: 同时更新参数直到\(J\)收敛: \[\theta_j:=\theta_j-\alph