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人臉識別算法

  • 大型復雜網絡社區劃分的快速算法

    大型復雜網絡社區劃分的快速算法,2004年由Clauset和Newman等人提出

    標簽: 大型 復雜網絡 快速算法

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:cainaifa

  • 在當今算法中

    在當今算法中,排序的算法很多,但是有很少的人把所有的排序算法放在一起進行比較,這里提供了很多各種的排序算法,分享給網友。

    標簽: 算法

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:huannan88

  • 對認知無線電算法的詳細論述

    對認知無線電算法的詳細論述,有利于初學認知無線電的人

    標簽: 認知無線電 算法

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:xsnjzljj

  • 電機,算法,pid

    pid,電機,算法書籍,可供參考,里面有幾本,需要調四軸的人可以看一下

    標簽: pid 電機 算法

    上傳時間: 2016-05-12

    上傳用戶:blacklcj

  • 基于MATLAB的特定人語音識別算法設計

    通過MATLAB平臺建立一個GUI界面,接著對一組語音信號的輸入進行預處理及端點檢測,提取特征參數(MFCC),形成參考模塊。然后再對一組相同的語音信號輸入進行同樣的操作作為測試模塊,與參考模塊進行DTW算法進行匹配,輸出匹配后的識別結果。

    標簽: MATLAB 語音識別 算法設計

    上傳時間: 2016-06-15

    上傳用戶:sjr88

  • C語言經典算法大全

    c語言經典算法,有助于初學c語言的人,里邊有許多例子可以參考

    標簽: C語言 算法

    上傳時間: 2017-06-02

    上傳用戶:RTDJYC

  • MMSE-LSA增強算法

    基于語音短時對數譜的最小均方誤差(MMSE-LSA)算法是在MMSE算法的基礎之上發展起來的,由于其引入了人耳響度-幅度譜特性,因此能夠獲得比MMSE算法更好的語音聽覺質量。

    標簽: MMSE-LSA 算法

    上傳時間: 2017-12-15

    上傳用戶:zmhylez

  • 基于 AdaBoost 算法的人臉檢測

    人臉檢測是人臉分析的首要環節,其處理的問題是確認圖像(或影像)中是 否存在人臉,如果存在則對人臉進行定位。人臉檢測的應用領域相當廣泛,是實 現機器智能化的重要步驟之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一種快速人臉檢測算法,是人臉檢測領域里 程碑式的進步,這種算法根據弱學習的反饋,適應性地調整假設的錯誤率,使在 效率不降低的情況下,檢測正確率得到了很大的提高。 本論文第一章和第二章簡述了人臉檢測的一般情況,第三章對一些人臉檢測 的經典方法進行了說明。 第四章講述了 AdaBoost 算法的發展歷史。從 PCA 學習模型到弱學習和強 學習相互關系的論證,再到 Boosting 算法的最終提出,闡述了 Adaptive Boosting 算法的發展脈絡。 第五章對影響 AdaBoost 人臉檢測訓練算法速度的至關重要的兩方面:矩形 特征和積分圖的概念和理論進行了仔細的闡明。 第六章給出了 AdaBoost 的算法,并深入探討了其中的一些關鍵問題——弱 學習器的構造、選取等問題。 最后一章,用編寫的實現了 AdaBoost 算法的 FáDèt 程序,給出了相應的 人臉檢測實驗結果,并和 Viola 等人的結果做了比較。

    標簽: AdaBoost 算法 人臉檢測

    上傳時間: 2018-01-29

    上傳用戶:dragon000008

  • sbc算法編解碼

    sbc編解碼算法個人總結資料,僅供參考,僅供有緣人

    標簽: sbc 算法 編解碼

    上傳時間: 2019-08-27

    上傳用戶:tiany

  • 終極算法 ——機器學習和人工智能如何重塑世界

    第一章 機器學習革命學習算法入門為何商業擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方第二章 終極算法來自神經科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師天鵝咬了機器人終極算法是狐貍,還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派第三章 符號學派:休謨的歸納問題特別說明:僅作為愛好者學習使用(請勿商用)!本文檔由人工智能吧(QQ群 565128329)整理提供并更多學習分享,若覺得不錯請購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第四章 聯結學派:大腦如何學習感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復仇一個完整的細胞模型大腦的更深處第五章 進化學派:自然的學習算法達爾文的算法探索:利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快,誰就會贏第六章 貝葉斯學派:在貝葉斯教堂里統治世界的定理所有模型都是錯的,但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關聯,但不是直接關聯推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權衡證據邏輯與概率:一對不幸的組合第七章 類推學派:像什么就是什么完美另一半維數災難空中蛇災爬上梯子起床啦第八章 無師自通物以類聚,人以群分發現數據的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關聯第九章 解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網絡從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫生馬上來看你第十章 建立在機器學習之上的世界性、謊言和機器學習數碼鏡子充滿模型的社會分享與否?方式、地點如何?神經網絡搶了我的工作戰爭不屬于人類谷歌+終極算法=天網?進化的第二部分

    標簽: 機器學習 人工智能

    上傳時間: 2022-05-07

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