opencv 中SVM + PCA 人脸识别

这一周一直都在弄人脸识别的东西,这个也可以算是我个人第一个DIY项目,虽然没有在MFC框架下来实现,但我觉得 SVM + PCA 人脸识别这个东西 最主要的还是算法 和效果没有必要一定要在MFC框架下去实现,况且由于鄙人马上就要准备英语了,时间实在有限,所以就只能在控制台下来实现。
话说,这其实是我帮师姐写的程序,只是他们项目的一部分,但对我意义深远!从不懂到慢慢明白一些道理,写这样一个技术文档无非就是怕以后忘记这样一个过程,我总觉得人的记忆细胞是有限的,要去记忆新的知识就必须要忘记一部分东西。
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AdaBoosting----小分类器累积的力量

粗略的来说,在模式识别中,通常目标是用现有的样本信息,通过数学建模的手段,得到一个数学模型,然后利用该数学模型对未知的新样本进行匹配。其实这里面也牵涉到了一些从未知到已知的一个科学空间里面(即泛化能力)。


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Bag of Word闲谈

Bag of Word,顾名思义,即将某些Word打包,就像我们经常会把类似的物品装到一个柜子,或者即使是随意打包一些物品,也是为了我们能够方便的携带,在对大数据作处理的时候,为了能够方便的携带这些数据中的信息,与其一个一个的处理,还不如打包来的容易一点。

      Bag of Word 因其理论简单,易懂,在vision界也得到了广泛的应用,有人将Bag of Word改成Bag of Visual Word来提出,充其量只是炒炒概念罢了,其基本的思想还是BOW(Bag of Word)
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非等级式随机森林----随机蕨分类器

 这几天一直在捣鼓着非等级式的随机森林,在论文[1]中,作者利用各种手段,使得非等级式的随机森林呈现出来,至于是否十行C++代码就可以实现,这还有待考证,毕竟至少我的代码不只十行。

     OK~ 细细来品味[1]中的思想,可谓简单而实用。
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贝叶斯分类器----分类器思想的起源

其实要说到贝叶斯公式,应该学统计学的人无人不知,无人不晓。当然,对于我们工科生,泛学数学的最终结果就是只知其一,未见“神意”,实在对不起贝叶斯大人。请允许我以笨拙的思维去思考这样一个原始的分类器的框架。
                                                                                                                                                  ------------序    

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SIFT----Local 特征的经典之作

SIFT的整体思路还是用到滤波(由此可见滤波在图像处理中的重要性),利用滤波器产生的不同响应来进行对比处理,最终得到图像中物体的一些显著性的特征点。那既然提到了滤波,就一笔带过一下。...

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