科研小萌新的探索之路

早在今年五月份左右的时候,师兄就跟我说要准备下AAAI。那时距离deadline还有3个多月,时间完全充足,我也是跃跃欲试。因为自己所处的实验室科研氛围非常浓厚,本来也是打算研一投稿一篇,无论中与否,也是一种锻炼。于是,跌跌撞撞也开始认真专注于自己的科研探索之路。

隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有着广泛的应用。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(Naive Beyes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单,学习与预测的效率都很高,是一种常用的方法。

深度人脸识别综述

Introduction

人脸识别系统通常由以下构建模块组成:

  • 人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
  • 人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。
  • 人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
  • 人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

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2018-2019学年研一上学期总结

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计算机视觉顶尖期刊和会议

计算机视觉会议

A类

  • CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
  • ICCV: International Conference on Computer Vision

《计算智能》笔记

最优化算法

广度优先搜索

总是在某一深度上先搜索所有节点,之后搜索下一个深度的节点,能保证一定可以得到最优解,但需要生成大量节点,并且有可能导致组合爆炸,搜索效率低。

《高级人工智能》笔记

绪论

图灵测试

定义:

图灵测试指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

《计算机视觉》笔记

图像处理

滤波

空域滤波

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