影象識別演算法
影象特徵包括顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵以及區域性特徵點等。
區域性特點具有很好的穩定性，不容易受外界環境的干擾。
1. 區域性特徵點
影象特徵提取是影象分析與影象識別的前提，它是將高維的影象資料進行簡化表達最有效的方式，從一幅影象的
區域性特徵點是影象特徵的區域性表達，它只能反正影象上具有的區域性特殊性，所以它只適合於對影象進行匹配，檢索等應用。對於影象理解則不太適合。而後者更關心一些全域性特徵，如顏色分佈，紋理特徵，主要物體的形狀等。全域性特徵容易受到環境的干擾，光照，旋轉，噪聲等不利因素都會影響全域性特徵。相比而言，區域性特徵點，往往對應著影象中的一些線條交叉，明暗變化的結構中，受到的干擾也少。
而斑點與角點是兩類區域性特徵點。斑點通常是指與周圍有著顏色和灰度差別的區域，如草原上的一棵樹或一棟房子。它是一個區域，所以它比角點的噪能力要強，穩定性要好。而角點則是影象中一邊物體的拐角或者線條之間的交叉部分。
2. 斑點檢測原理與舉例
2.1 LoG與DoH
斑點檢測的方法主要包括利用高斯拉普拉斯運算元檢測的方法（LOG）,以及利用畫素點Hessian矩陣（二階微分）及其行列式值的方法（DOH）。
LoG的方法已經在斑點檢測這入篇文章裡作了詳細的描述。因為二維高斯函式的拉普拉斯核很像一個斑點，所以可以利用卷積來求出影象中的斑點狀的結構。
DoH方法就是利用影象點二階微分Hessian矩陣：
以及它的行列式的值DoH(Determinant of Hessian):
Hessian矩陣行列式的值，同樣也反映了影象區域性的結構資訊。與LoG相比，DoH對影象中的細長結構的斑點有較好的抑制作用。
無論是LoG還是DoH，它們對影象中的斑點進行檢測，其步驟都可以分為以下兩步：
1）使用不同的
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.
作者：豐曉霞
學校：太原理工大學
時間：2015
型別：碩士學位論文
思想
深度學習和支援向量機結合–>構建影象識別的模型
利用卷積限制性玻爾茲曼機–>構建深度網路、改進訓練
轉自：http://www.jianshu.com/p/35aec0e907e4
之前在《淺談移動平臺創新玩法》簡單的猜測了easyar中使用的影象識別演算法，基於圖片指紋的雜湊演算法的圖片檢索 。後再阿里引商大神的指點下，意識到圖片檢測只適用於靜態圖片的識別，只能做A
一面
自我介紹什麼的老生常談，我就不用說了，除了暑假實習面試，這大概是第一次面試了，賊緊張，所以簡短的介紹了下自己，然後面試官看了看我的簡歷，我兩個專案一個做的是跟蹤，一個做的是表情識別，熟悉深度學習，而且專案裡也用了。
1、面試官讓我手寫一下影象卷積的函式
影象特徵包括顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵以及區域性特徵點等。
區域性特點具有很好的穩定性，不容易受外界環境的干擾。
1. 區域性特徵點
影象特徵提取是影象分析與影象識別的前提，它是將高維的影象資料進行簡化表達最有效的方式，從一幅影象的M×N×3的資料 設想和目標
1. 我們的軟體要解決什麼問題？是否定義得很清楚？是否對典型使用者和典型場景有清晰的描述？
我們希望通過將ENAS的網路架構優化演算法轉變為例項化專案，能夠在有一定實際意義下解決對於Pytorch影象識別的探索問題。
專案性質為科研專案，由於是依託演算法研究產生產品，故對於
一、Haar分類器的前世今生
人臉檢測屬於計算機視覺的範疇，早期人們的主要研究方向是人臉識別，即根據人臉來識別人物的身份，後來在複雜背景下的人臉檢測需求越來越大，人臉檢測也逐漸作為一個單獨的研究方向發展起來。
目前的人臉檢測方法主要有兩大類：基於知識和基於統計
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
本篇主要彙總一下影象分割領域的一些常用方法及其優缺點。
影象分割概述：
影象分割是指將一幅影象分成若干互不重疊的子區域，使得每個子區域具有一定的相似性、而不同子區域有較為明顯的差異。影象分割是影 視訊人臉識別遇到的困難和挑戰，具體來說有以下幾種：1、視訊影象質量比較差：視訊影象一般是在戶外（或室內，但是採集條件比較差）獲取的，通常沒有使用者的配合，所以視訊人臉影象經常會有很大的光照和姿態變化。另外還可能會有遮擋和偽裝。2、人臉影象比較小：同樣，由於採集條件比較差，視訊人臉影象一般會比基於靜態影象的人臉
演算法介紹
什麼是決策樹演算法
決策樹又稱判定樹，是一個類似於流程圖的樹結構：其中，每個內部結點表示在一個屬性上的測試，每個分支代表一個屬性輸出，而每個樹葉結點代表類或類分佈。樹的最頂層是根結點。
構造決策樹的基本演算法
主要評估標準，準確率，速度，健壯性，可規模性，可解
1.首先，我們用surf演算法生成影象庫中每幅圖的特徵點及描述符。
2.再用k-means演算法對影象庫中的特徵點進行訓練，生成類心。
3.生成每幅影象的BOF，具體方法為：判斷影象的每個特徵點與哪個類心最近，最近則放入該類心，最後將生成一列頻數表，即初步的無權BOF。
4.通過
首先需要去Face++註冊一個賬號：（https://console.faceplusplus.com.cn/login）註冊非常簡單這裡就不講了。建立完我們登入後悔進入如下介面。
接著我們去建立一個應用（也就是建立一個API Key，這個非常重要）如下：
現在我們去找
作者 | 劉雲、程明明、胡曉偉、邊佳旺等
譯者 | 劉暢
整理 | Jane
出品 | AI科技大本營
近日，南開大學媒體計算實驗室提出的最新邊緣檢測和影象過分割（可用於生成超畫素）被 IEEE PAMI 錄用。研究的第一作者也發微博稱：“這是第一個
Python使用tensorflow實現影象識別（貓狗大戰）-01
import_data.py
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
#引入tensorflow、numpy、os 三個第三方模組
img_widt
僅在社交網路上，每天就有超過20億張圖片被分享。研究表明，一個人要花十年的時間才能看完Snapchat（色拉布）上所有的照片。這是一項相當乏味的任務，而且遠遠超過了人類的能力。媒體購買者和提供者在安排相關內容時遇到困難，分析影象/視訊的組成部分，並以有效的方式生成內容定義投資回報。快速、準確、自動地
摘要：百度AI的文件中心是Python2寫的示例程式碼，我的是Python3，之間遇到一些問題，主要是字串的編碼問題，後面有總結。以下是修改之後的Python3 示例程式碼
一、獲取access_token示例程式碼
import urllib.request
# client_id
上一章節中我們講解了空域濾波的影象增強方法，包括影象的平滑和銳化，本文中，我們首先帶來頻域濾波的影象增強方法，指在頻域中對影象進行變換，需要的基礎知識是前述過的影象傅立葉變換，請檢視學習。
一、頻域濾波處理
頻域濾波處理的一般方法如下圖所示，先將影象經過傅立葉變換為頻域形式，然後乘以
上一節中我們講解了灰度變換的原理以及實現方法，本節我們講解空域濾波增強，與灰度變換相同，空域濾波增強是一種空域處理的方法，不過空域濾波不是一種對點做處理的方法，而是利用相鄰畫素間的關係進行增強。空域濾波可以按照增強效果的不同分為平滑與銳化兩類，又都可分為線性與非線性方法，線性濾波利用空域卷積
影象增強的目的是為了改善影象的視覺效果，為了更便於人或機器的分析和處理，在不考慮影象降質（前提）的情況下，提高影象的可觀性。灰度變換是一種典型的影象增強方法，我們通常把影象處理按照處理方法分成空域方法與頻域方法兩類，灰度變換是一種對點處理的空域處理方法。
一、灰度變換
將一個灰度區間 
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