机器视觉领域的各种距离参数基本公式原理大全整理 本文目录： 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数& 相关距离 11.信息熵

本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用

检测：Harr小波提取特征 + AdaBoost级联分类器 Harr小波：左右，上下，左中右，上中下，对角 ... 手动构建特征，特征数量很多，动辄几十万 集成学习：弱分类器构建强分类器 性能差，泛化能力弱 识别：EigenFaceRecognizer 特征脸识别算法 矩阵特征分解 PCA降维，计算距离，识别身份 性能差，泛化能力弱 检测：MTCNN 多任务卷积网络 三个简单的卷积网络的级联 置信度，外框，关键点 性能好，准确率高 .... 识别：FaceNet 人脸编码 特征提取器（embedding） 将人脸映射到128维空间，编码为一个向量 使用KNN、KMeans思想进行人脸距离度量、检索和聚类 性能好，准确率高 ...

密度聚类dbscan算法—python代码实现（含二维三维案例、截图、说明手册等） DBSCAN算法的python实现 它需要两个输入。第一个是。包含数据的csv文件（无标题）。主要是。py’将第12行更改为。 第二个是配置文件，其中包含算法所需的少量参数。“config”文件中的更多详细信息。您可以根据需要更改“config”文件。 代码支持3D点，它可以用于执行多维聚类。

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