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主题:【原创】抛砖!模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系 -- 永远的幻想

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家园 继续说Biometric……

Viola Jones是Harr特征+Adaboost。“一统江湖”应该是说现在相机里实用的算法中吧?因为不管是特征层还是ML算法方面,这几年都有很大发展,只能说classic吧。

人脸检测这个领域如你所说,其实也可以说是两个大方向:一个是高分辨率静态图像;一个是视频序列,但是姿态、遮挡、光照条件要恶劣点。视频序列中,patch的方法用得更多。

多生物特征融合,也是个很有意思的领域,碰巧做过一点。再发点谬论:个人认为指纹和虹膜融合意思不大了。

第一,这俩单独用性能已经很好了,融合了在性能上获得的提高空间也有限了。

第二为什么要融合?现在的一个趋势是,实际使用中希望使用易于采集的特征。用户不用费劲摆姿势,也不用刷半天指纹刷不上。这样可以在特征采集环节节省大量时间。虹膜没做过,但是指纹要用户能刷出合格图像,其实还是有点折腾的。

match还是识别看怎么说了,人脸都是1人1个类别的,而多类问题的分类算法难免是输出对每个类别的相似度的,比如MAP这类的,把似然归一化得到[0 1]的相似度。这些“计算似然、排序、最终决定类别”的方法也可以叫匹配了。而这类方法加上原型匹配类的,在机器学习里很多啊。都算分类问题就好了,就不用抠这么细致了吧。其实还是怎么叫都行的,呵呵。

——老兄做什么的?蛮内行的啊

回帖越来越精彩,俺抛砖的目的就达到啦!

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