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「Eigenfaces for Recognition」（Turk, M., & Pentland, A., 1991）是计算机视觉和模式识别领域的一篇经典论文，首次提出了一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法，通常被称为“Eigenfaces”方法。这篇文章不仅在技术上取得了突破，而且对后来的人脸识别研究和应用产生了深远的影响。 主要内容 1. 背景与动机 背景：在1990年代初期，人脸识别技术还处于起步阶段，研究人员面临的主要挑战是如何从复杂的图像数据中提取有效的特征，以实现高效的人脸识别。 动机：传统的图像处理方法在处理高维数据时效率低下，而PCA作为一种降维技术，被认为能够有效提取图像中的主要特征。 2. 基本原理 主成分分析（PCA）：PCA是一种线性降维技术，通过找到数据中的主要成分（主成分）来降低数据的维度。在人脸识别中，每个主成分可以被视为一种“特征脸”（Eigenface），它代表了人脸图像中的一种主要变化模式。 特征脸生成：给定一组人脸图像，首先将其转换为一个高维向量集。然后，通过计算这些向量的协方差矩阵，可以找到其特征向量，这些特征向量即为特征脸。 3. 识

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AlexNet 是由 Alex Krizhevsky 等人在2012年提出的一种深度卷积神经网络模型，它在当年的 ImageNet 图像识别竞赛中取得了突破性的成果。下面对 AlexNet 进行解读： 1. 网络结构： AlexNet 是一个深度卷积神经网络，由 8 层神经网络组成，其中包括 5 层卷积层和 3 层全连接层。它是第一个采用深度网络结构的模型，并引入了一些重要的技术和概念，如非线性激活函数 ReLU、Dropout 和局部响应归一化（LRN）等。 2. 特点： - 使用大型卷积核和池化层：AlexNet 中的卷积层采用了较大的卷积核尺寸（例如 11x11），并结合池化层对特征进行下采样，从而能够提取更多的局部特征和实现平移不变性。 - 引入 ReLU 激活函数：AlexNet 使用了非线性激活函数 ReLU（Rectified Linear Unit），取代了传统的 Sigmoid 或 Tanh 函数，加速了训练过程并减轻了梯度消失问题。 - 数据增强和 Dropout：为了缓解过拟合，AlexNet 在训练过程中引入了数据增强技术，如随机裁剪、翻转和旋转等。此外

基于pytorch深度学习框架的AlexNet卷积神经网络，主要用于图像图像分类任务。可以作为demo示例自行学习

The data signal obtained by using the near-infrared spectroscopy detector includes the information of the component to be tested, including the noise of various instruments, such as high-frequency random noise, baseline drift, spurious information, background of the sample.Therefore, before data analysis, the specific signal measurement and sample system should be processed reasonably, and the influence of various non-target factors on the detection signal information should be weakened or even eliminated, which lays a foundation for establishing a stable and reliable mathematical model. Commonly used data preprocessing methods include data normalization processing (mean centering, normalization, standard normal transformation, etc.), high frequency noise filtering (convolution smoothing, Fourier transform, wavelet transform, etc.), differential derivation of signals, and Baseline correction, etc.

YOLO系列论文和资料

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经典的路径规划算发：A*，D*，Dijkstra,RRT(随机搜索树)，RRT-connect，人工势能法；基于MATLAB应用平台

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直方图均衡化，彩色目标提取，基本全局阈值； 机器视觉小例子

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Tianruo's professional version of OCR text recognition software now has 8 text recognition methods. As a personal work, it is quite remarkable, and it can also achieve screenshot markers, stickers and other functions.

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