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20210301计算机科学速成课40集(34-35)_维奥拉*琼斯人脸检测 卷积神经网络
作者:黑客灵魂 | 2024-06-19 09:13:07
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维奥拉*琼斯人脸检测 卷积神经网络
机器学习Machine Learning&人工智能AI,Artificial Intelligence:机器学习算法让计算机可以从数据中学习,然后自行做出预测和决定。(1)
分类Classification
,判断事物是什么,做分类的算法叫做
分类器Classifier
,很多算法会把数据简化成
特征Feature
,特征是用来帮助分类的值。比如对飞蛾分类,可以用两个特征:“翼展”和“重量”。进行训练首先要收集数据,然后
标记数据Labeled data
,接着划定
决策边界Decision boundaries
建立
混淆矩阵Confusion matrix
,即记录正确数和错误数的表
我们无法画出100%正确分类的线,机器学习算法的目的,是最大化正确分类,最小化错误分类。
未标签数据Unlabeled data
这种将决策空间切成几个块的方法可以用
决策树Decision tree
表示。
生成决策树的机器学习算法需要选择用什么特征来分类,每个特征用什么值。
决策树只是机器学习一个简单的例子,现在有数百种算法,而且新算法不断涌现。比如
支持向量机Support Vector Machines
,其划分决策边界不再使用直线,而是曲线段。
决策树和支持向量机都是用统计学的算法,也有不用统计学的算法,比如
人工神经网络Artificial Neural Network
,灵感来自大脑神经元。由于输入输出之间有很多层,所以叫做
深度学习Deep Learning
。
这些算法非常复杂,但还不够“聪明”。它们只能做一件事,分类、找人脸、翻译。这种AI叫做
弱AI Weak AI或窄AI Narrow AI
,只能做特定任务,比如医疗诊断、自动驾驶汽车。但不能用于创作音乐、找食谱,真正通用的像人一样聪明的AI叫做
强AI Strong AI
,目前没人做出接近人类智能的AI。学习什么管用,什么不管用,自己发现成功的策略,叫做
强化学习Reinforcement Learning
,和人类学习方式非常相似。
计算机视觉Computer Vision:目标是让计算机理解图像和视频。
检测垂直边缘的算法
可以帮助无人机躲避障碍。利用
核/过滤器Kernel or filter
计算垂直、水平边缘。两个边缘增强的核叫做
Prewitt算子Prewitt Operators
。当然,还有很多其他核Kernel。Kernel能做很多种图像转换。
核也可以像饼干模具一样,匹配特定形状,我们可以找匹配线段的核或者包了一圈对比色的区域。这类核可以描述简单形状,比如鼻梁往往比鼻子两侧更亮,所以对线段敏感的核对这里的值更高。眼镜是一个黑色圆圈被外层更亮的一层像素包裹着。当计算机扫描图像时,最常见的是用一个窗口来扫,可以找出人脸的特征组合,虽然每个核单独找出脸的能力很弱,但组合在一起会相当准确。不是脸但又有一堆脸的特征在正确的位置,这种情况不大可能。这是一个早期很有影响力的算法的基础,叫做维奥拉琼斯人脸检测Viola-Jones Face Detection。如今的热门算法是
卷积神经网络Convolutional Neural Networks
,神经网络的最基本单位是神经元,它有多个输入,然后会把每个输入乘一个权重值,然后求总和。卷积神经网络用一堆神经元处理图像数据,每个都会输出一个新图像,本质上是被不同核处理了,输出会被后面一层神经元处理,卷积再卷积,第一层可能会发现“边缘”这样的特征,单次卷积可以识别出这样的东西,下一层可以在这些基础上识别比如由“边缘”组成的角落,然后下一层可以在“角落”上继续卷积,后面的卷积层可能有识别简单物体的神经元,比如嘴和眉毛,然后不断重复,逐渐增加复杂度,直到某一层把所有特征放到一起:眼睛、耳朵、嘴巴、鼻子,然后给出结论,这是脸!卷积神经网络不是非要很多很多层,但一般会有很多层,来识别复杂物体和场景,所以算是“深度学习”。“维奥拉琼斯”和“卷积神经网络”不只是认人脸,还可以识别手写文字,在CT扫描中发现肿瘤,监测马路是否拥堵。
不管用什么算法,识别出脸之后,可以进一步用其他算法定位面部标志,如眼睛眉毛具体位置,从而判断心情等信息,进而根据行为作出决策。计算机视觉还可以做生物识别BIOMETRIC DATA,比如人脸识别,有无限的应用场景。另外可以跟踪全身标记点,比如肩部、手臂等,让计算机理解用户的身体语言。比如用户给联网微波炉的手势。正如系列中常说的,抽象是构建复杂系统的关键,计算机视觉也是一样。这一切目前只是开始,最近技术发展,比如超快的GPU,会开启越来越多可能性,视觉能力达到人类水平的计算机,会彻底改变交互方式。
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