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图像基本处理

于 2023-08-29 发布 文件大小:4.66 MB
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代码说明:

 对于人脸识别,目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖,把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型,从而通过模型,让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂,随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器,它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量,不同的角度、不同的光线、不同的打扮,都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以,但会十分复杂,而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别,其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果,所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具,因此我们应该从人大脑的识别机制入手,模拟大脑的识别

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  •  对于人脸识别,目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖,把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型,从而通过模型,让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂,随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器,它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量,不同的角度、不同的光线、不同的打扮,都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以,但会十分复杂,而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别,其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果,所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具,因此我们应该从人大脑的识别机制入手,模拟大脑的识别
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