boost算法（Boost算法准确率）

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本文目录:

• 1、微众银行的人脸识别率如此之低，十几次无一次成功，为什么？

• 2、王者荣耀人脸识别显示目标不在库中需要识别,为啥还是不能玩

• 3、德云系：扩展模块的目标跟踪算法有哪些？

• 4、adaboost算法中权重有什么作用

一、微众银行的人脸识别率如此之低，十几次无一次成功，为什么？

微众银行的人脸识别率不成熟，备用人脸型号鉴别不足，导致新脸型不被电脑录入编排。遇到这种问题，只能强行到银行内部叫工作人员帮忙录入新脸型。才能完全解决该问题。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

扩展资料：

人脸图像采集及检测

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

参考资料来源：百度百科-人脸识别

二、王者荣耀人脸识别显示目标不在库中需要识别,为啥还是不能玩

因为该识别已经被使用过了。

人脸识别是针对儿童的，有些儿童为了玩玩着荣耀，会拿父母的身份证号码去验证注册，然后出了人脸识别，识别出未满18岁的将生成未成年保护系统。

王者荣耀人脸识别拒绝后，再人脸识别还是只能玩一个小时的原因为：拒绝人脸识别系统自dao动判定玩家属于12周岁及以下的未成年。

扩展资料：

王者荣耀人脸识别系统原理：

人脸检测：在实际应用中，人脸检测主要用于人脸识别的预处理，即精确标定人脸在图像中的位置和大小。人脸图像包含丰富的模式特征，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征和Haar特征。人脸检测就是提取出有用的信息，利用这些特征来实现人脸检测。

主流的人脸检测方法都是基于上述特征的Adaboost学习算法。Adaboost算法是一种分类方法。将一些较弱的分类方法结合在一起，形成一种新的强分类方法。

三、德云系：扩展模块的目标跟踪算法有哪些？

你好，分为了以下四种：

1. KCF：TrackerKCF 使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本,利用脊回归训练目标检测器,并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积,即元素的点乘,大大降低了运算量,提高了运算速度,使算法满足实时性要求.

2.MIL：TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题

3. OLB：TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题.

4.MedianFlow：TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见.

5.TLD：TrackerTLD 将长期跟踪任务分解为跟踪，学习和检测.跟踪器在帧之间跟踪对象.探测器本地化所观察到的所有外观,并在必要时纠正跟踪器.学习估计检测器的错误并进行更新以避免再出现这些错误.追踪器能够处理快速运动,部分遮挡,物体缺失等情况.

四、adaboost算法中权重有什么作用

有两个权重：

一个是数据样本的权重，作用是：供样本的权重进行概率采样和计算分类器的分类性能

另一个是分类器的权重，作用是：保证高效的分类器得到更大的权重，在测试时提高准确率

以上就是关于boost算法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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