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自动驾驶：感知原理与实践》4.1节主要介绍了的核心技术，这是视觉感知的基础环节。

在实际使用中，你可能需要根据具体图片调整。

这段代码使用face_detection 库实现了一个人脸检测功能。

在Easy-Wav2Lip项目中，我遇到了典型的设备不匹配问题。它表明模型权重（weight）和输入数据（input）不在同一个设备上，一个在CPU，另一个在GPU。

在 H.264 视频编码中，SEI（Supplemental Enhancement Information）消息用于传输额外的、非编码的数据，例如目标检测的信息。SEI 数据可以嵌入到 H.264 流中，以在解码过程中传递这些附加信息。

Canny 算法通过高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接五个步骤，实现了精确、鲁棒的边缘检测。其核心思想是通过平滑降低噪声影响，利用梯度方向信息实现边缘细化，并通过双阈值和边缘连接保留重要的边缘特征。

SIFT 通过在不同尺度空间中检测图像的极值点，精确定位这些关键点，分配方向以保持旋转不变性，并生成基于局部梯度信息的描述符，从而实现对图像中局部特征的有效表示。SIFT 特征具有良好的稳定性和鲁棒性，能够应对尺度、旋转、亮度等变化，在图像匹配、物体识别等领域被广泛使用。%5Csigma。

不同的卷积核可以检测不同类型的特征，例如边缘、角点、纹理等。卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。因为共享权重，所以具有平移不变性。

线性模型是机器学习最基本的算法类型，它试图学到一个通过多个特征（属性）计算的线性组合来预测的函数，简单的线性回归形式如y=ax+b，其中，x代表特征，而y代表结果，一旦a和b的值能到确定，模型即得以确定，此时若输入新的x就可以推算新的y。如果变量仅有一个，则称为一元线性回归，若存在超过一个的自变量，即将x、y、a、b均扩展为向量，则称为多元线性回归。使用线性回归能够预测数据趋势​，还可以处理分类问题。

逻辑回归（Logistic Regression）：朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）：线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：和神经网络（Neural Networks）：

逻辑回归（Logistic Regression）:决策树（Decision Tree）:随机森林（Random Forest）:支持向量机（SVM）:

食堂饭菜价格表如下图所示，采用最小二乘法估算荤菜、素菜、米饭的价格构成，增加一条记录，两荤22元。