1.简介 随机森林和GBDT都属于集成学习。 集成学习可分为两大类：bagging和boosting； 随机森林（RF） ∈ bagging GBDT ∈ boosting 2.随机森林：由多个决策树组成的一个集成学习算法，可用于分类和回归（分类效果好于回归），最终结果采用投票制得出。 数据集处理： ...
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2020-05-21 00:19:26
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SeetaFace2代码阅读FaceRecognization 一、Face Alignment人脸对齐做仿射变换：bool face_crop_core_ex( const uint8_t *image_data, int image_width, int image_height, int im... ...
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2020-05-20 17:11:10
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一、前言 视频监控系统在整个安防领域，已经做到了烂大街的程序，全国起码几百家公司做过类似的系统，当然这一方面的需求量也是非常旺盛的，各种定制化的需求越来越多，尤其是这几年借着人脸识别的东风，发展更加迅猛，人脸识别相关的技术和应用这几年处于风口浪尖，衍生了特别多的应用产品，各种人脸识别的产品遍地开花， ...
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2020-05-20 14:24:05
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jpcap 抓取数据包 opencv2 人脸采集识别 第一步：把Jpcap.dll 和 opencv_java341.dll 放在jdk安装目录下的bin文件夹下 第二步：把项目导入idea 第三步：重新导入jpcap.jar 包 和 opencv-341.jar 包 第四步：安装winpcap 第 ...
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2020-05-20 14:05:28
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今天做人脸识别，本来心情很好。可是忽然！！！！出现了以下问题：症状：虚拟机无法连接USB驱动，连接之后用不了断开之后发生未知错误。 然后你想断开吧？ 结果出现这样一行bug “发生了未知错误” 脑阔疼......... 解决方案1、开启有关VM的所有服务，若虚拟机右下脚没有摄像头选项，重启VMwar ...
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2020-05-14 10:44:10
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梯度提升树GBDT GBDT是Boosting家庭中，除AdaBoost外另一个重要的算法。算法思想同样是让本轮迭代找到的决策树的损失比上轮更小。 GBDT负梯度拟合 用损失函数负梯度来拟合本轮损失近似值，进而拟合一个CART回归树。第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为： $$ r_{ti}= ...
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2020-05-13 16:50:25
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活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的***手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。
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2020-05-11 20:28:01
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[TOC] 做haar特征的原因 1. 有些深度学习的目标检测算法有时候在物体非常相近的时候，误检率会非常高。所以我们可以先进行深度学习然后检测出大概的区域，然后再使用传统的机器学习算法来检测 2. opencv里面只有眼，脸之类的分类器，如果要实现自己的分类器就需要自己训练 https://blo ...
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2020-05-10 15:09:33
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串行生成，只适用二分类（做回归用别的更新公式？） 工作机制： 先从初始训练集中学习一个基学习器 根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，做错的提高权重，对的降低权重 基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器 如此反复，直到基学习器数目达到T，最终将这T个基学习器进行加权结合 对训练样本分布调整，主 ...
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2020-05-10 14:50:40
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集成学习（ensemble learning）—bagging—RF Bagging主要关注降低方差。（low variance）Boosting关注的主要是降低偏差。（low bias） bagging是对许多强（甚至过强）的分类器求平均。在这里，每个单独的分类器的bias都是低的，平均之后bia ...
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2020-05-10 12:54:21
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