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boost算法（Boost算法準(zhǔn)確率）

發(fā)布時間：2023-04-08 15:11:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 126

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本文目錄:

1、微眾銀行的人臉識別率如此之低，十幾次無一次成功，為什么？
2、王者榮耀人臉識別顯示目標(biāo)不在庫中需要識別,為啥還是不能玩
3、德云系：擴(kuò)展模塊的目標(biāo)跟蹤算法有哪些？
4、adaboost算法中權(quán)重有什么作用

boost算法（Boost算法準(zhǔn)確率）

一、微眾銀行的人臉識別率如此之低，十幾次無一次成功，為什么？

微眾銀行的人臉識別率不成熟，備用人臉型號鑒別不足，導(dǎo)致新臉型不被電腦錄入編排。遇到這種問題，只能強(qiáng)行到銀行內(nèi)部叫工作人員幫忙錄入新臉型。才能完全解決該問題。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點(diǎn)：

非強(qiáng)制性：用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；

非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個人臉的分揀、判斷及識別；

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

boost算法（Boost算法準(zhǔn)確率）

擴(kuò)展資料：

人臉圖像采集及檢測

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

參考資料來源：百度百科-人臉識別

二、王者榮耀人臉識別顯示目標(biāo)不在庫中需要識別,為啥還是不能玩

因為該識別已經(jīng)被使用過了。

人臉識別是針對兒童的，有些兒童為了玩玩著榮耀，會拿父母的身份證號碼去驗證注冊，然后出了人臉識別，識別出未滿18歲的將生成未成年保護(hù)系統(tǒng)。

王者榮耀人臉識別拒絕后，再人臉識別還是只能玩一個小時的原因為：拒絕人臉識別系統(tǒng)自dao動判定玩家屬于12周歲及以下的未成年。

boost算法（Boost算法準(zhǔn)確率）

擴(kuò)展資料：

王者榮耀人臉識別系統(tǒng)原理：

人臉檢測：在實(shí)際應(yīng)用中，人臉檢測主要用于人臉識別的預(yù)處理，即精確標(biāo)定人臉在圖像中的位置和大小。人臉圖像包含豐富的模式特征，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征和Haar特征。人臉檢測就是提取出有用的信息，利用這些特征來實(shí)現(xiàn)人臉檢測。

主流的人臉檢測方法都是基于上述特征的Adaboost學(xué)習(xí)算法。Adaboost算法是一種分類方法。將一些較弱的分類方法結(jié)合在一起，形成一種新的強(qiáng)分類方法。

三、德云系：擴(kuò)展模塊的目標(biāo)跟蹤算法有哪些？

你好，分為了以下四種：

1. KCF：TrackerKCF 使用目標(biāo)周圍區(qū)域的循環(huán)矩陣采集正負(fù)樣本,利用脊回歸訓(xùn)練目標(biāo)檢測器,并成功的利用循環(huán)矩陣在傅里葉空間可對角化的性質(zhì)將矩陣的運(yùn)算轉(zhuǎn)化為向量的Hadamad積,即元素的點(diǎn)乘,大大降低了運(yùn)算量,提高了運(yùn)算速度,使算法滿足實(shí)時性要求.

2.MIL：TrackerMIL 以在線方式訓(xùn)練分類器將對象與背景分離;多實(shí)例學(xué)習(xí)避免魯棒跟蹤的漂移問題

3. OLB：TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在線實(shí)時對象跟蹤.分類器在更新步驟中使用周圍背景作為反例以避免漂移問題.

4.MedianFlow：TrackerMedianFlow 跟蹤器適用于非常平滑和可預(yù)測的運(yùn)動,物體在整個序列中可見.

5.TLD：TrackerTLD 將長期跟蹤任務(wù)分解為跟蹤，學(xué)習(xí)和檢測.跟蹤器在幀之間跟蹤對象.探測器本地化所觀察到的所有外觀,并在必要時糾正跟蹤器.學(xué)習(xí)估計檢測器的錯誤并進(jìn)行更新以避免再出現(xiàn)這些錯誤.追蹤器能夠處理快速運(yùn)動,部分遮擋,物體缺失等情況.

四、adaboost算法中權(quán)重有什么作用

有兩個權(quán)重：

一個是數(shù)據(jù)樣本的權(quán)重，作用是：供樣本的權(quán)重進(jìn)行概率采樣和計算分類器的分類性能

另一個是分類器的權(quán)重，作用是：保證高效的分類器得到更大的權(quán)重，在測試時提高準(zhǔn)確率

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