什么是卡方距离，人脸识别中的卡方距离的关系求灵感

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1，人脸识别中的卡方距离的关系求灵感
2，第3章关联测度与矩阵之Q模式
3，iphone x 刷脸技术叫什么优点缺点

1，人脸识别中的卡方距离的关系求灵感

LBP虽然在人脸匹配上的效果不错，但也很容易受到噪声影响，比如光照污染等。卡方距离是没问题的，建议做些去光照操作效果会提高很多，起码的高斯滤波，都会带来效果提升。

人脸识别中的卡方距离的关系求灵感

2，第3章关联测度与矩阵之Q模式

前两章似懂非懂的看完了。就像河森堡所说的，先练习练习本身。 3.1 目标大部分多元统计分析方法，特别是排序和聚类方法，都是明确或不明确地基于所有可能对象或变量对之间的比较。（此处需注意：对象之间的关联测度是明确的。主成分分析和k-均值聚类中对象之间距离是欧式距离，对应分析中对象之间距离是卡方距离。）这类比较通常采取关联测度的形式，当n个对象（样方）进行比较时，是n n的对称方阵，当p个变量（物种）进行比较时，是p p的对称方阵。后面章节所讨论的分析方法都是以关联矩阵为基础，因此选择合适的关联测度非常重要。本章主要内容包括： 1.快速了解关联系数的主要类别 2.学习如何计算、查看和可视化比较相异矩阵（Q模式）和依赖矩阵（R模式） 3.将关联测度分析应用到案例数据集 4.学习或修改R中一些与关联测度分析相关的基础函数。 3.2 关联测度的主要类别（简短概述）详尽介绍各种不同的关联测度并不是本章的目标，但对主要类型的关联测度进行概述却非常重要，在很多情况下这有助于选择适当的指数，也能使读者更好地理解后面章节将要学习的分析方法。需要说明的是，这里的测度、指数和系数表达的意思都是量化对象或变量对之间的关系。在进行了简单的数据探索之后，在对数据进行了符合模型的计算之后，是不是马上可以绘制Nature Science上面的高颜值图表了呢？在这之前我们还有一段路线要走，要记住我们关注的始终是生态学问题而不是别的什么。生态学涉及许多多元统计方法，特别是排序和聚类都是明确或不明确地基于所有可能对象或者变量之间的比较。这些比较通常采用关联测度（association measures）（常称为系数或指数）的形式，不管是样方还是变量之间的比较都是基于他们组成的矩阵，因此选择合适的关联测度非常重要。在任何分析之前，跟踪你所需的关联测度，需要问下面这些问题： 1.你是要比较对象（Q模式）还是比较变量（R模式） 2.你是要处理物种数据（通常是非对称数据）还是其他类型的变量（对称数据） 3.你的数据是二元（二元系数）还是定量（数量系数），或是这两类变量的混合，还是其他类型的数据（序数，特殊的系数）？关联测度的主要类别关联测度不管是距离、指数、系数目的都是量化对象或变量对之间的关系。但是比较对象对和变量往往需要不同的测度，按照比较对象的不同我们把关联测度分为两类：比较对象对的分析称为Q模式，关联测度时对象对之间的距离（如欧式距离）；比较变量对的称为R模式，关联测度是变量之间的依赖性（如协方差，相关系数）。 Q模式下对称或非对称的系数：双零问题在两个对象中同一值为零，在这两个对象中可能蕴含的意义不同，但零值增加了对象的相似性。就物种数据而言，两个样方中都没有一个物种可能有不同的解释：不适合生存还是为迁移到此地？因此物种存在的信息比物种缺失的信息更有意义。依据双零问题也可以区分两类关联测度：视零为一样的（同其他值）的对称系数，反之为非对称系数。 Q模式：定量的物种数据（非对称的距离测度） Bray-Curtis相异度：多度绝对数据差弦（chord）距离：范数标准化在计算欧氏距离 Hellinger距离：除以样方多度总和再取平均值后计算欧氏距离在R种我们有具体的函数来实现： Q模式：二元（有无）物种数据：不考虑物种丰度 Jaccard相异矩阵 S?rensen相异矩阵 Ochiai相异矩阵

第3章关联测度与矩阵之Q模式

3，iphone x 刷脸技术叫什么优点缺点

刷脸技术其实苹果叫做FACE ID，但是目前大多数已经面部识别算法所有刷脸技术都来自于外国一个教授写的论文，LBP算法。。。其实人脸识别经过几次技术讨论才到今天的LBP算法，最原先真的是靠两个人脸图片重叠看相差程度来识别人脸，而LBP算法是革命性的算法，可以说是天才才能想到的算法。用最简单的话来说，人脸通过特殊的红外摄像头，经过一系列图形变化以后，可以理解成得到一张黑白的人脸图形（因为黑白计算起来简单，不用处理其他颜色，而且此时人脸特征最突出），然后再以黑白照片为基础，通过LBP算法制造出一个类似现实世界的倒模，说白一点就是在电脑里面模拟出一个人脸的雕像，也就是说系统里面已经虚拟出一个雕像出来，下一次人脸再来的时候，用同样的做法，再做一个雕像，然后两个雕像作比对，当比对误差在一定的范围以内认定成是同一个人，我们叫做卡方距离，超出这个范围就认为不是同一个人。这是最基本的人脸识别思想，核心就是在电脑里面做一个3D雕像出来，做法其实就是首先找到人脸，通过adaboost算法去找，这个算法说白了就是有无私奉献的一帮学者用了很长的时间收集无数的人的五官数据，比方说大部分人眉毛的形状、鼻子、耳朵等等（其实就是通过N张照片，在里面圈出五官在哪儿，然后通过一系列算法锻炼计算机找五官，再简单来说就是有无数的IF判断语句），当在图片中恰好找到一个区域有五官，那个区域就认定为是人脸，然后抠图，变成黑白，其实黑的地方在雕像模具里面就越深，白的越浅，相当于将人脸拍在一个海面上，海绵就有人的形状，再往上面倒石膏，就做出人的雕像出来。而后面其他公司做的算法，无疑就是在这个算法上优化，当然也有负优化，这就见仁见智，比方说在做模具的过程中，将人脸数据求二阶导数，希望做出更圆滑的人脸模具，个人觉得这算是一种负优化，因为计算机求二阶导数所用的时间可能比较长，还不如增加区域计算的细腻度。当然还有别的计算方法，说白了就是万变不离其宗。优点当然就是方便手机解锁，不需要指纹，也不怕手指有水等窘境。缺点其实也有，有的人可能说是暗光环境下识别不好（其实不会，因为做得好的人脸识别是不会用普通摄像头做识别，会用红外摄像头做识别，因为红外本身就是为了筛选光线的影响，有光无光都一样，而且红外摄像头照出来的直接就是黑白照片了）缺点还有占用计算资源，因为从找人脸，到识别，中间需要很大量的计算量，当然也包括浮点计算量，如果手机优化做得不好，分分钟卡机，当然国外有人想到并且做到用GPU这种善于浮点计算，大计算量的东西去做人脸识别的东西，其实手机想必也是额外增加了对应的人脸识别芯片才能秒解锁，对于复杂的算法，计算机领域有种芯片制造方法叫做硬布线，简单来说就是专门做一种应对某种算法的高速芯片，打个比方，就好像以前播放1080P影片靠的是CPU，由于1080P解码需要大量的计算量，当年刚刚出的时候没有对应的加速解码硬件，全靠CPU通过算法软解码，1080P播放非常卡，后来先是显卡厂家，制造出可以硬件解码的芯片，电脑才能播放1080P视频，当然现在CPU也有对应的硬解码技术，连电视机顶盒都有，这种制造特制解码芯片的技术叫做硬布线计算。。。人脸最大的缺点其实在于最后的判断，判断是否同一张人脸用的是卡方距离，当然可能其他人也改进，不过众所周知，每一分每一秒人脸都在变化的，比方说头发稍微有改动，或者是角度稍微有一点变化等等，所以判断的相差值不能太严，否则就会造成解锁失败，如果太宽松，那就谁都能解锁，所以现在人脸识别的焦点都会优化到眼睛，所以外国反人脸识别的研究都是建议带太阳眼镜出门比较好。当然说白了其实人脸识别技术不太适用于解锁加密方面，毕竟计算机特长是计算，不懂怎么分辨人脸，最后还是靠计算卡方距离来判定人脸，假如是双胞胎，那就难搞了，不过国外也有相关设备连双胞胎都能识别出来，但是毕竟是广告，实际效果如何就见仁见智了。不过人脸识别用在广告上会多一点，比方说公交站的广告显示会自动根据站在前面的是什么人而现实不同的广告，或者做一些人流的统计。不过这个技术也是一个潘多拉盒子，也有人靠这个技术追踪一个人一天的行踪，从而研究出他的健康、财务等情况，可以说是隐私都会没有了，所以国外有反人脸识别的研究，比方说戴假发，太阳眼镜等等都是很好的防人脸识别方法。还有就是这技术最恐怖就是用于战争，其实美国已经有人用这个技术做了安保系统，有人来自动瞄准开枪，据说识别速度还非常快，你跑过去或者大跟斗过去都能枪枪爆头，真正做杀得干干净净的效果。

iphone x 刷脸技术叫什么优点缺点