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人工智能-人脸识别

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适合人群:大学生

活动时间: ——

简介:项目日期:第一阶段: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

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项目日期:

第一阶段: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、深度学习最重要和最前沿的方向。而人脸识别,又是图像识别中最热门、最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最新研究成果,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
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
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
Day5: 如何做研究?---进一步优化你的人脸识别系统
l 数学原理:目标函数设计与优化问题求解
l 编程实现:自动学习出最优解
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
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. 加入最新研究成果(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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