人工智能-人脸识别
阅读量:2195项目日期:
*阶段:2周远程辅导:了解项目背景,文献阅读,资料收集
第二阶段:1周实地实习:每天9:00-16:30
第三阶段:2周远程辅导:完成实验报告
项目简介:如何让计算机去理解我们眼中的世界,即计算机图像识别,一直是人工智能、深度学习*重要和*前沿的方向。而人脸识别,又是图像识别中*热门、*有研究和应用价值的技术。本实验将详解人脸识别方面的经典算法和*新研究成果,这些算法和成果中包括了模式识别、机器学习中的空间变换、聚类分析、分类器设计、优化问题求解等多种基础技术。
本课程将一方面以科研人员的角度去剖析算法的理论基础、创新规律和发展脉络,以实例为基础带领大家学会如何开展研究工作;另一方面以开发人员的角度去讲解算法的具体实现和优化方式,通过渐进式实验操作引导大家完成真实能用的人脸识别系统。
研究领域:深度学习在图像识别领域中的应用。
项目内容:
时间 | 内容 |
2周远程辅导 | 项目背景了解,文献阅读,编程训练 |
每天9:00-16:30 | Day1: 图像基本技术 l 图像基本变换 l 直方图技术 Project 1:对图像进行颜色/梯度直方图表示 |
Day2: 图像表示技术 l 局部特征技术-原理与算法 l 空间变换技术-原理与算法 Project 2:实现LBP特征算法和PCA降维算法 |
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Day3: 模式识别技术 l 分类技术-原理与算法 l 聚类技术-原理与算法 Project 3:实现线性分类器和kmeans聚类算法 |
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Day4: 相似度度量技术 l 距离度量-原理与算法 l 查询技术-原理与算法 大实验:人脸识别系统设计与实现 |
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Day5: 如何做研究?---进一步优化你的人脸识别系统 l 数学原理:*函数设计与优化问题求解 l 编程实现:自动学习出*优解 l 前沿成果:深度学习技术原理与进展 大实验:人脸识别系统设计与实现 |
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2周远程辅导 | 完成实验剩余部分 1. 加入人脸检测技术,让你的人脸识别系统应用更广泛。 2. 加入*新研究成果(可选),例如orb特征、svm分类器、ANN查询、深度学习等,使你的人脸识别系统达到领先水准。 |

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