全局变换是 2D 坐标的通用函数，适用于任何类型的对象，而局部变形是特定于对象的，必须从训练数据集中学习。 在本节中，我们将描述面部结构的几何模型的构建，在此称为形状模型。...在下面的图像中，显示了子空间内的面部形状实例，这些坐标用于在可变方向之一上以四个标准差的增量递增坐标。 请注意，对于较小的值，生成的形状将保持类似面的形状，但随着这些值变得太大而恶化。...由于旋转和缩放在所有人脸特征上都是通用的，因此图像标准化过程仅需要调整此相似度变换，以解决图像中每个特征的中心和标准化图像补丁的中心。...在跟踪模式下，用于推断下一个传入图像中的人脸特征位置的初始估计值只是它们在上一帧中的位置。...我们可以创建一个枚举的mode变量来显示当前模式。 绘制 GUI 元素 要在屏幕上显示当前模式，让我们创建一个轻松绘制文本的功能。
它包括一个指针以及用于解释存储在其中的数据的元数据metadata，特别是「数据类型」、「形状」和「步长」。 ? 数据类型data type用来描述存储在数组中的元素的性质。...数组元素具有相同的数据类型，数组中的每个元素在内存中占用相同的字节数。数据类型包括实数、复数、字符串、时间戳和指向 Python 对象的指针等。...数组的形状决定了每个轴上的元素数量，轴的数量是数组的维数。例如，向量可以存储为一维数组，视频信息是形状为 (t，m，n，3) 的四维数组。 ?...这将产生简洁的代码，使得用户专注于他们分析的细节，同时NumPy还以近乎最优的方式处理数组元素循环。 在具有相同形状的两个数组上执行向量化操作时，应该发生什么是显而易见的。...多年来，Python 语言增加了新的特性和特殊的语法，使得 NumPy 具有更简洁、更容易阅读的数组表示。但是，由于它不是标准库的一部分，因此 NumPy 能够指定自己的发布策略和开发模式。
特别是, VFA 提供了一个代数框架, 用于实现具有随机特征的大规模内核机器, 扩展了[51]。最后, 我们演示了 VFA 模型在图像识别、 密度估计和非线性回归问题中的几种应用。...核方法最初由Aizerman等人（1964年）在非线性模式识别中使用，并在1990年代成为机器学习的一个基石。...因此，我们可以再次使用Bochner定理以及频率与相位的重新标记来构建具有理想网格细胞样模式的LPE。实际上，六角形晶格（图7，左上）只是二维布拉维格子的一种类型。...7.1 图像数据处理 我们首先描述如何通过高维向量表示和操作图像数据，这是一个展示关键VFA属性的示例。本质上，我们将字母的简单图像视为图像域上的函数。...字母图像是VFA函数空间中的一个元素，函数（11）的核展开中的每个项分别通过系数和支撑点编码像素的强度和位置，见图11的左图。多个字母可以通过添加各自的图像向量组合成场景（图11的中间图）。
本章以 TensorFlow 简介作为结束，这将为本书的其余章节奠定基础。 在下一章中，我们将学习另一种称为模式识别的计算机视觉技术，并将使用它来对具有模式的图像内容进行分类。...下图中显示的两个图像都具有图案并且看起来相似： 先前图像的直方图分析显示了相似的模式，使用 LBP 可以显示正确的匹配。 下图中显示的两个图像都具有图案并且看起来相似。...下图中显示的两个图像具有图案，但是它们来自不同的地毯： 先前图像的直方图分析显示了相似的模式。 它们的样式看起来相似，但图像实际上不同。 因此，这是匹配不良的一个示例。...下一张图像中的第一张图像具有图案（与我们已经看到的图像相比，它是一种较弱的图案），而经过训练的图像则完全没有图案，但是在地毯上似乎有污渍： 先前图像的直方图分析显示了相似的模式。...在第 12 层之后，我们展平该层并映射该层的每个元素-这称为全连接层。 这本质上是一个映射练习。 该神经网络将全连接层的每个元素映射到特定类别。 对所有类都重复此过程。
多元素协同比对：涉及文档中的文本、表格、图像等元素之间可能存在复杂的关系，识别和处理这些关系是文档比对的一大挑战；高级语义理解则需要对文档的上下文和业务逻辑进行分析，这在当前的技术范围内仍然是一项挑战。...OCR优化和布局分析：字符识别作为预处理的第一步，需借助先进的深度学习和图像处理技术，准确识别文档中的文字和字符。同时，布局分析能够识别文档中的不同区域，如文本、表格、图像等，以便后续的特定处理。...表格和图像识别：文档中的表格通常包含重要信息，需要通过先进的图像处理技术识别和解析表格结构。印章和其他图像元素在文档中具有特别的重要性，特殊的图像识别和分类技术有助于检测这些元素。...标记化通过给文本的每个部分打标签，可以更精确地识别和比对文本的特定结构和元素。...表格比对算法：Zhang-Shasha算法，用于计算两颗树之间编辑距离的算法，可以比较两个表格的结构和内容。单元格文本比对，通过Diff算法比对单元格的文本内容，可以识别文本上的具体差异。
基于数学形态学边缘检测方法[63-64]的基本思想是用具有一定形态的结构元素提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的。...LBP对诸如光照变化等造成的图像灰度变化具有较强的鲁棒性，所以局部二值模式算法已广泛应用于表面缺陷检测，同时，在指纹识别、光学字符识别、人脸识别及车牌识别等领域也有应用。...纹理图像在空间分布上具有一定的周期性，其功率谱具有离散性和规律性；对于方向性纹理，方向性会在傅里叶频谱中很好的保持；对于随机性纹理，频谱的响应分布并不限制到某些特定的方向。...数字图像的识别问题通常适用于统计模式识别，而句法模式识别主要用于遥感图像识别、文字识别等，目前，基于机器视觉的表面缺陷识别主要涉及统计模式识别。...基于网格的方法采用一个网格数据结构，该结构具有多分辨率，通过这个数据结构可以将对数据对象的处理转化为对网格空间的处理。
一个完全连接的网络是不能很好地工作的，因为它没有一种有效的方法来识别位于图像不同部分的形状之间的相似性。...当神经网络学会识别图像中某个位置的形状时，它应该能够将这种学习应用到图像其他部分的相似形状识别中。卷积神经网络为这一问题提供了一个优雅的解决方案。...在此例中，这96个值中的第一个指示图像中的特定点是否与此模式匹配： 第二个值指示特定点是否与此模式匹配： 第三个值指示特定点是否与此模式匹配： ...依旧为AlexNet的第一层中的其他93个特征检测器...因此，每个图层的感知区域都比前面的图层包含原始图像的比例更大。这也是后面的图层中的缩略图图像看起来比前面的图层更复杂的部分原因。 网络的第五层，也是最后一层（上图），能够识别这些图像中各种元素。...右边的九个图像可能看起来不太相似。但是如果你看一下左边的九个热图，你会发现这个特殊的特征探测器没有聚焦在每个图像前景中的物体上。相反，它专注于每个图像背景中的草地部分！
数学建模中的聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。这种方法的主要目的是通过分析数据的内在结构来发现数据中的潜在模式和规律。...应用实例 在实际应用中，聚类分析广泛应用于市场细分、图像分割、基因表达数据分析等领域。例如，在市场细分中，可以利用聚类分析将客户按购买行为和偏好分成不同的群体，从而制定更有针对性的营销策略。...此外，传统层次聚类算法在某些特定数据集上的分类效果并不理想，但其再分配能力差的问题也限制了其应用范围。...这对于理解基因在不同生理或病理条件下的功能和作用具有重要意义。 基因表达模式识别：GMM能够帮助识别不同的基因表达模式，从而揭示生物过程的潜在机制。...例如，在基因表达数据分析中，可以通过概率密度估计来评估某个基因在特定条件下表达的可能性。 分类和聚类任务：GMM不仅可以用于聚类分析，还可以用于分类任务。
我们表明, 对基向量的分量进行采样的分布决定了 FPE 内核的形状, 这反过来又引 发了用于使用带限函数进行计算的 VFA。...特别是, VFA 提供了一个代数框架, 用于实现具有随机特征的大规模内核机器, 扩展了[51]。最后, 我们演示了 VFA 模型在图像识别、 密度估计和非线性回归问题中的几种应用。...缺乏透明度是使⽤神经⽹络作为⼤脑功能解释模型以及分析、理解或解释神经⽹络在特定应⽤环 境中的决策的障碍。...然⽽，迄今为⽌，⼤多数 这些应⽤程序仅限于离散数据，例如⽂本、单词或其他标记，或者通过离散化本质上基本连续的数据，从⽽忽略数据中重要的拓扑相似关系（Edelman，1998）。...高维表示空间中的内积近似于数据流形上的相似性核。 b)高维向量空间可以表示和操纵数据流形上的点和函数。点和可用函数空间之间的相似性由核决定。 c)学习是核函数空间中的近似。
通过从该模式中采样缺失元素，可以进行缺失数据插补。 2.利用特定类别多模态先验的思想来实现VAE： 该方法可以保障潜在空间按类别很好地分开，使得通过传输向量的剩余元素找到相应类别的模态。...假设每个维度在潜在空间中是独立的，并且每个元素都被训练为投影到特定于类别的多模态分布上，即训练网络进行元素分类聚类。通过寻找包含不完全潜在变量部分元素的正确模式，从插补的过程中恢复潜在向量。...这些方法的目的是不同的，因为它们不执行插补，常应用于语音识别或分类。但上下文是相似的，因为它们使用部分元素或部分网络。...对于三维形状信息，研究人员将CAD模型转换为643个具有二进制变量的体素网格。由于Pascal3D数据集中也有多对象场景的图像，研究人员使用边界框对图像进行裁剪。...与普通VAE不同，该方法中的每个模态都是在训练时自动确定的，并且包含特定类别的信息。利用这种先验分布，研究人员仅利用潜在空间中的传输元素来确定潜在变量的模式。
能够发现任意形状和大小的簇，并处理噪声和异常值。应用领域包括时间序列分析、图像分割等。 主题模型：用于发现数据集中潜在的主题或模式的概率模型。通过对文档集合进行建模，揭示其中的主题分布和词语关系。...适用于时间序列分析、语音识别等领域。 谱聚类：基于图理论的聚类方法，通过构建数据的相似性矩阵并将其转化为图，然后对图进行聚类以发现数据的内在结构。能够发现任意形状的簇，并处理噪声和异常值。...SKWAVECLUSTER算法的特点是能够发现数据中的任意形状和大小的簇，并且具有较强的鲁棒性。它适用于具有复杂分布模式的数据集，例如流数据、时间序列数据等。...形状限制：只能发现球形簇，对于非球形簇的形状可能无法准确识别。 计算量大：对于高维数据，计算量较大。 使用场景 异常检测：K-Means聚类可以用于异常检测，将异常值识别为与其它数据点距离较远的簇。...输出：返回K个簇的结果，每个簇具有其高斯分布的参数（均值和协方差）。 优点 适用于任意形状的簇：高斯混合模型能够发现任意形状的簇，因为高斯分布可以拟合各种形状的数据分布。
或者我们可以将其集成到更大的应用程序中，或在手机上运行。 部署练习的一个特定步骤可以是导出模型。如前所述，PyTorch 默认为即时执行模式（急切模式）。...使用 TorchScript，PyTorch 可以将模型序列化为一组指令，可以独立于 Python 调用：比如，从 C++程序或移动设备上。我们可以将其视为具有有限指令集的虚拟机，特定于张量操作。...这个特定的竞赛基于一些任务，每年可能会有所不同，例如图像分类（告诉图像包含哪些对象类别）、对象定位（识别图像中对象的位置）、对象检测（识别和标记图像中的对象）、场景分类（对图像中的情况进行分类）和场景解析...2.1.1 获取用于图像识别的预训练网络 正如讨论的那样，我们现在将配备一个在 ImageNet 上训练过的网络。...通过结合这两个图像属性，系统可以正确地将具有特定形状和颜色的图像映射到金毛寻回犬标签，而不是黑色实验室（或者一只黄褐色的公猫）。最终的系统可以处理数量相似的输入并为这些输入产生有意义的输出。
建议为Apple Store创建正方形图标，因为该图标将始终按照蒙版形状显示轮廓。因此，在Apple Store中，只有少数图标具有圆形或不规则形式。...具有Material Design推荐形状的自适应蒙版图标。 此外，Android 8.0引入了自适应图标，如先前的图像所示，该图标可以针对不同的设备进行屏蔽。...您可以自由探索自己喜欢的任何自定义形状，有时将图标中的元素直接使用会很好。甚至谷歌也这么做了。 ?...在设计中使用简单易识别形式或徽标。 如果不是与您公司的品牌直接相关，那么至少图标中的表格，字母或图像应与应用程序的目的相似。 使用纹理和深度，但不要创建非常复杂的图像。简单的渐变和阴影即可完成工作。...Play商店中的游戏图标 从上一张图像来看，只有一个图标遵循典型的设计模式。那是因为《崛起》是一款极简风格的游戏。但是，其他所有东西都使用醒目的纹理和颜色。
无论我们如何获取图像流或将其作为输出发送到哪里，我们都可以将相同的特定于应用的逻辑应用于该流中的每个帧。...我们将在本章稍后的“检测线，圆或其他形状”部分中对其进行实验。 现在，我们将研究其他分析形状的方法，而不是基于边缘检测，而是基于发现相似像素的斑点的概念。...两个这样的任务是人脸检测（在图像中定位面部）和人脸识别（将人脸识别为特定人）。 OpenCV 实现了多种用于人脸检测和识别的算法。 它们在从安全性到娱乐性的各种现实环境中都有应用。...幸运的是，作为一个加拿大孩子，他已经学会了如何在没有显微镜的情况下识别雪花，因为它们之间的相似性更加明显。 因此，一些抽象图像细节的方法可用于产生稳定的分类和跟踪结果。...可以将该单元格的直方图与模型中相应单元格的直方图进行比较，以衡量相似度。 在 OpenCV 中的人脸识别器中，LBPH 的实现是唯一一种允许模型样本人脸和检测到的人脸具有不同形状和大小的实现。
数组具有单一数据类型，并且数组的每个元素在内存中占用相同数量的字节。数据类型包括实数和复数（低精度或高精度），字符串、时间戳和指向Python对象的指针。...数组形状（shape）确定沿每个轴的元素数，而轴数是数组的维数。例如，数字向量可以存储为形状 的一维数组，而彩色视频是形状 的四维数组。...对数组进行索引将返回满足特定条件的单个元素，子数组或元素（图1b）。甚至可以使用其他数组对数组进行索引（图1c）。...在具有相同形状的两个数组上执行向量化操作（例如加法）时，很清楚会发生什么。通过广播，NumPy允许形状不同的数组进行运算，并产生合乎直觉的结果。一个简单的例子是将标量值添加到数组。...Python科学计算生态系统（图2）建立在此基础之上，提供了广泛用于特定技术的库[15，16，22]，这些特定技术库又是众多特定领域的项目[23，24，25，26，27，28]的基础。
虽然这是一个简单的想法，但在实际应用中这是一个非常强大的算法，因为以前的图像识别技术仅通过检测颜色或非常低级的形状特征进行识别而受到限制。...CNN会在训练过程中自动确定哪些特征是重要的，并从数百万个样本图像中学习哪些特征具有统计意义，哪些特征与统计意义无关。...CNN十分强大，自2012年以来，每年都有一些基于CNN的算法成为世界上最大的图像识别比赛ImageNet的获奖算法（http://image-net.org/challenges/LSVRC/）。...如果您或我决定两幅图片是否相似，我们的大脑可能会去确定图像中某些特定特征的程度。相对于光溜溜的两足爬行动物的第三张图像，我们更可能会将这两只毛茸茸的四足动物配对。...然而，金发狗和其他两只动物之间的直线距离却大致相等。所以在图像搜索中，我们更喜欢用具有最相似变化模式（余弦距离），而不是用具有相似大小（欧氏距离）的值来识别向量。 给力！
这些特征提供了关于物体形状的信息，但不适合基于图像中的重复模式来识别纹理细节。为了以一种优雅的方式解决这个问题，研究人员提出了将纹理提取技术与CNN结合起来的概念。这样纹理就能被更准确地捕捉和分类。...为了让深度学习在基于纹理的数据上更好地工作，需要有一种方法，可以从图像中提取纹理特定的特征，并将其传递给全连接层，同时保留全局特征。...基于材料类的相似性，建立了材料识别算法的混淆矩阵。分类错误的元素在对角线附近有一个接近的相关性，这些图像可以被归类为密切相关的类。...Statistical stationery是指两个或两个以上的区域在某些统计方面具有相似的值。纹理中的各种模式都由这些相同的统计数据表示。...图9是一个例子，其中图像中的三片叶子形状相似，在统计上是一致的。 图9，自相似的图例 为什么它有助于纹理分析 将小波变换与SSS结合形成跨层SSS，以便更好地提取特征图进行分类。
即奇异值分解是基于整体的表示，不但具有正交变换、旋转、位移、镜像映射等代数和几何上的不变性,而且具有良好的稳定性和抗噪性，广泛应用于模式识别与图像分析中。...4.形态学：在特殊领域运算形式——结构元素（Sturcture Element），在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。...形态学，即数学形态学(mathematical Morphology），是图像处理中应用最为广泛的技术之一，主要用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量，使后续的识别工作能够抓住目标对象最为本质...原则上，结构元素可以是任何形状，但通常使用简单的形状，比如方形、圆形和菱形，而原点位于中心位置（基于效率的考虑）。设有两幅图像A, S。若A是被处理的对象， 而S是用来处理A的， 则称S为结构元素。...随着腐蚀结构元素的逐步增大，小于结构元素的物体相继消失。由于腐蚀运算具有上述的特点，可以用于滤波。选择适当大小和形状的结构元素，可以滤除掉所有不能 完全包含结构元素的噪声点。
这些特征将传递到输出层，用于识别电影中的主要角色。总的来说你的大脑类似于一个卷积神经网络。它通过局部感知、特征提取和特征学习的方式，从连续的图像帧中识别出主要角色。...在神经网络中，点积经常用于计算相似度、相似性分数或计算注意力权重等任务。点积运算是指两个向量中对应位置的元素相乘，并将所有结果相加的运算。...卷积核会在图像的每个位置滑动，并执行元素乘法和相加操作，以获取特定位置的输出值。例如，对于图像中的某个位置，卷积操作会在每个颜色通道上执行元素乘法和相加，得到一个输出值。...这样的操作会在整个视频上重复进行，生成一个新的三维输出，表示不同时间点和空间位置的特征。这个例子中的三维卷积核用于视频行为识别时，可以帮助我们捕捉不同行为在时间序列上的特征变化。...例如，当某人举手时，可能在一段时间内会出现特定的手臂移动模式（一种数据变化模式），而这个三维卷积可以帮助我们捕捉这种时间序列上的模式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
