君子博学而日参省乎己 则知明而行无过矣

摘要： 在上一篇中，我们看到了神经网络是怎样使用梯度下降算法来学习它们的权值和偏置。然而，我们还有一些没有解释：我们没有讨论怎样计算损失函数的梯度。本篇中将解释著名的BP算法，它是一个快速计算梯度的算法。反向传播算法（Backpropagation algorithm,BP）是在1970s提出的，但是它的重... 阅读全文

摘要： 这次主要说说神经网络的一些主要思想，包括介绍两种人工神经元（perceptron neuron和sigmoid neuron）以及神经网络的标准学习算法，随机梯度下降法。神经网络可以认为是一种不同于使用普通计算机语言编程的那种基于规则的编程范型，它从生物中受到启发（人脑），让计算机可以从大量的数据中... 阅读全文

摘要： Fisherface是由Ronald Fisher发明的，想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和... 阅读全文

摘要： 与第一篇博文特征脸方法不同，LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98... 阅读全文

摘要： 在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface）里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅读。以下内容大部分参考自斯坦福机器学习课程：http://cs229.stanford.edu/materials.html假设... 阅读全文

摘要： 这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)。本文的参考资料附在最后了^_^步骤一：获取包含M张人... 阅读全文