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雷达卡
2019/12/21
《No.20: p159-p167》《增强型分析-AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践》读书笔记
第6章 深入探讨CNN
6.1.2 人脸检测与人脸识别
1.图像工程的三个层次
1)图像处理
2)图像分析
3)图像理解
2.OpenCV利用Haar feature-based cascade classifiers实现人脸识别。OpenCV亦可用于肢体检测、笑脸检测。
3.PCA(主成分分析)是图像处理时，减少数据维度的比较流行的方法。
6.1.3 深度学习
1.深度学习的特点
1)采用层级的结构，将用于特征提取和数据转换的非线性处理单元组织起来
2)每一级的输出都是高一级的输入
3)特征提取和数据转换的处理单元可以是有监督的模型，也可以是无监督的模型
4)每一级代表了对数据抽象的级别，级数越高，抽象的级别越高。
2.深度学习就是，采用层级画的方法，将非线性的处理单元组合起来使用，完成更为复杂的数据分析任务。
3.判断是否深度学习的指标，CAP(Credit Assignment Path)
1)CAP: 描述深度学习的模形从最初的输入到最终的输出之间的路径曾级数。
2)当一个模型有多个非线性层级时，CAP>2，就可以视为深度学习
3)当CAP>10时，可认为是高级深度学习。
4.深度学习CNN算法的特点就是”特征工程”的过程是在算法内部”自动”完成。
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