课程培训
模式识别培训

主题 内容
   1、模式识别的基本原理。
模式识别基础 2、模式识别的主要应用(模式识别的应用:人脸识别,语音识别,翻译,手势识别,目标跟踪)
模式识别知识体系 1、训练方法,特征空间,紧致性和可分性,泛化能力;
2、分类与聚类,有监督和无监督,特征降维;
3、线性分类器,贝叶斯分类器,模糊模式识别,神经网络模式识别。
模式识别开发环境 1、Anaconda 安装与使用
2、Pycharm 集成开发环境
3、Jupyter 开发环境搭建
4、Tensorflow + Keras 安装与使用方法
5、Pytorch安装与使用方法
模式识别分类算法 1、特征提取与特征选择
2、神经网络算法原理与应用
3、支持向量机算法原理与应用
4、决策树与随机森林算法与应用
聚类算法与深度学习 1、K均值聚类算法
2、层次聚类算法
3、聚类算法的主要应用
4、深度学习模型与应用
5、集成学习算法与应用
人脸识别技术体系 1、人脸检测技术
2、模板匹配人脸检测技术
3、统计人脸检测技术
4、人脸特征:几何特征、模型特征、统计特征、神经网络特征。
人脸识别案例分析I 1、人脸识别系统整体框架
2、人脸配准即关键点检测
3、人脸属性识别即性别、年龄、姿态、表情等识别
4、人脸特征提取
人脸识别案例分析II 1、人脸相似度的计算方法
2、人脸验证方法
3、人脸识别与人脸检索方法
4、人脸识别系统的训练与运行过程




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