目标检测算法有哪些？ 项目主页：http：//www. rossgirshick.info/laten t/ DPM是使用弹簧模型进行目标检测，如下图。即进行了多尺度+多部位检测，底层。代码https：// github.com/dengdan/segl ink 。
在线人脸识别与离线人脸识别的流程分别是什么，两者的成本有多大差别？ 假如使用手机、眼镜做识别终端，请大神解惑 假如使用手机、眼镜做识别终端，请大神解惑 关注者 2 被浏览 537 关注问题 ？ 写回答 ？ 邀请回答 ？ 好问题 。
2D与3D人脸识别有什么本质上的区别？ 人脸是人体最重要的生物特征之一，而人脸研究主要集中在人脸识别方面，人脸的表达模型分为2D人脸和3D人脸…
图像的特征提取都有哪些算法 图像的经典特征提取方法：1 HOG(histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）2 SIFT(Scale-invariant features transform，尺度不变特征变换）3 SURF(Speeded Up 。
如何通俗易懂地解释哈尔变换？ 哈尔变换(Haar Transform)：哈尔函数是一种正交归一化函数，在图像信息压缩和特征编码等方面应用，特点是收敛均匀而迅速。哈尔函数是由Haar提出的一种正交完备函数系；是一种既反映整体又反映局部的函数；它是小波变换中的典型小波，；哈尔变换和小波变换适用非平稳信号的分析与处理。哈尔变换的特点：(1)具有尺度和位移两个特性；(2)变换范围窄；(3)其变换特性与图像中的边界或线条的特性十分接近，因此图像中的边缘和线条经哈尔变换后，会产生较大的变换系数，而其它区划的变换系数小。在小波变换领域中，Haar函数是一种基本正交基，满足：(1)Ψm，n是正交的(2)LP平方空间中任意函数都可以由Ψm，n有限性组合逼近到任意精度
图像的特征提取都有哪些算法 图像的经典特征提取方法：1 HOG(histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图）2 SIFT(Scale-invariant features transform，尺度不变特征变换）3 SURF(Speeded Up Robust Features，加速稳健特征，对sift的改进）4 DOG(Difference of Gaussian，高斯函数差分)5 LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式）6 HAAR(haar-like，haar类特征，注意haar是个人名，haar这个人提出了一个用作滤波器的小波，为这个滤波器命名为haar滤波器，后来有人把这个滤波器用到了图像上，就是图像的haar特征）图像的一般提取特征方法：1 灰度直方图，颜色直方图2 均值，方差3 信号处理类的方法：灰度共生矩阵，Tamura纹理特征，自回归纹理特征，小波变换。4 傅里叶形状描述符，小波描述符等，
机器学习中的主动学习算法 有什么？ 楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。机器学习，基础的pca模型理论，贝叶斯，boost，adaboost，模式识别中的。
什么是haar特征
高中数学中涉及到的数学家有哪些？ 康托，提出集合的观点 欧拉，提出六种三角函数和多面体欧拉公式 纳皮尔，创立对数 韦达，韦达定理 高斯，等差数列的求和公式 笛卡儿和费马，创立解析几何 牛顿和莱布尼茨，。
图像的特征提取都有哪些算法？ 1、SIFT SIFT：尺度不变特征变换(Scale-invariant features transform)。SIFT是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points，or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果2、SURF SURF：加速稳健特征（Speeded Up Robust Features）。SURF是对SIFT算法的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。3、HOG HOG：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）。4、DOG DOG：高斯函数的差分(Difference of Gaussian)。5、LBP特征，Haar特征等
