人工智能算法Python案例实战PPT全套完整教学课件.pptx

;;;;;;;;;;;;;;THANK YOU;;;;傅里叶变换的意义;傅里叶变换数学公式;傅里叶变换数学公式;(1)奈奎斯特采样定理(Nyquists Theorem)解释了采样率和所测信号频率之间的关系，阐述了采样率必须大于被测信号最高频率分量的两倍。该频率通常被称为奈奎斯特频率。亦即，。对于含有个样本值的数字信号序列，根据奈奎斯特采样定理，其所包含的周期数最大为/2(周期数为0代表直流分量)。因此，当周期数表示为离散序列0,1,2,3…/2时，总数目为+1个。 (2)傅立叶变换之后的结果为复数(Complex)，下标为 的复数 表示时域信号中周期为 个取样值的正弦波和余弦波成分的多少，其中表示余弦波的成分，表示正弦波的成分。 (3)产生一个长度为的1倍周期样本序列,该样本波形即为： 。 (4)将数字信号序列中的每一个样本与1倍周期的样本波形序列相乘，得到个乘积，并将乘积相加置于中。 (5)继续类似步骤，产生一个长度为,2倍周期的样本序列,再将数字信号序列中的每一个样本与该2倍周期样本波形序列相乘，得到个乘积，并将乘积相加置于中，以此类推。 (6)对于直流分量，亦即0倍周期样本波形，结果保存与中。;离散傅里叶变换示例;快速傅里叶变换示例;;卷积运算实际上是一种常见的数学方法，与加法、乘法等运算类似，都是由两个输入得到一个输出。不同的是，卷积运算输入的是两个信号，输出第三个信号。;卷积应用示例：滤波器;;卷积计算过程示意图;边缘卷积计算与零填充;二维矩阵卷积计算;;二分法求方程近似解;2;;作为一种常见的数学优化方法，最小二乘法也被称为最小平方法(Least Square Method，LSM)，它主要通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法常用于曲线拟合、线性回归预测，以及其他数理统计等应用场景。;最小二乘法与曲线拟合;最小二乘法与曲线拟合;;机器学习诸多算法从本质上是优化问题求解，如梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等，这些常见的优化方法都离不开泰勒级数的应用。;泰勒公式;泰勒公式;;x%;;;;不同形式的一阶差商为： 向前差商： 向后??商： 中心差商：;;;蒙特卡罗方法原理;蒙特卡罗方法应用;;什么是梯度下降;;;THANK YOU;;;;边缘检测;边缘检测算法原理;如果要在同一图像上包含两个方向的边缘信息，我们可以用到梯度(Gradient)。原图像G的梯度向量为(,),梯度向量的大小和方向可用以下两个公式计算： 梯度向量大小就包含了方向和方向的边缘信息。;Prewitt算子;Sobel算子;Sobel算子;Laplace算子;Laplace算子;Laplace算子;Canny算子;;角点检测;几何形状检测;几何形状检测;几何形状检测;尺度不变特征变换;OpenCV内置了SIFT算法的诸多函数，包括: 实例化SIFT类的函数：cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 在图像中查找关键点的函数： sift.detect(gray, None) 计算找到的关键点的描述符的函数： pute(kp) 在图中画出关键点的函数： cv2.drawKeypoints(gray, kp, img);;OpenCV简介;OpenCV视频读写操作;OpenCV视频读写操作;运动轨迹标记;光流算法;光流场(Optical Flow Field)是指图像中所有像素点构成的一种二维瞬时速度场，它是一个二维矢量场。研究光流场的目的就是为了从序列图像中近似计算出不能直接得到的运动场，是三维运动场在二维图像平面上(人的眼睛或者摄像头)的投影，如下图所示。;OpenCV中实现了不少光流算法，其中，Lucas-Kanade(L-K)是一种广泛使用的光流估计差分算法，它由Bruce D. Lucas和Takeo Kanade发明。;运动检测(Motion Detection)，是计算机视觉和视频处理中常用的预处理步骤, 是指从视频中识别发生变化或移动的区域。;运动检测;运动检测;运动方向判断;;;;单图像预测;多图像预测;图像目标检测;视频目标检测;;Dlib是一个跨平台的C++开源工具包，除了线程支持、网络支持、数据压缩、图形用户界面支持、提供测试工具等优点之外，Dlib还是一个强大的机器学习库，其中包含了基于SVM的分类和递归、多层感知机、深度学习等机器学习常用算法。;人脸检测与识别算法主要有以下几种：基于几何特征的算法、基于模板的算法以及基于模型的算法。;Dlib算法;import cv2 #导入OpenCV库 detector = dlib.get_frontal_face_detector()#加载