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提取了图像的gist特征，怎样做匹配
图像特征特点及常用的特征提取与匹法
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
一
颜色特征
（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
（二）常用的特征提取与匹法
（1）
颜色直方图
其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。
颜色直方图特征匹法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
（2）
颜色集
颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从
RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如
HSV
空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系。
python人脸识别所用的优化算法有什么
python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
找到并操作图片中的脸部特征
获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓
找到脸部特征有很多超级有用的应用场景，当然你也可以把它用在最显而易见的功能上：美颜功能（就像美图秀秀那样）。
鉴定图片中的脸
识别图片中的人是谁。
你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。
这里有一个实时识别的例子：
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安装
环境要求
Python3.3+或者Python2.7
MacOS或者Linux（Windows不做支持，但是你可以试试，也许也能运行）
安装步骤
在MacOS或者Linux上安装
首先，确保你安装了dlib，以及该软件的Python绑定接口。如果没有的话，看这篇安装说明：
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然后，用pip安装这个软件包：
如果你安装遇到问题，可以试试这个安装好了的虚拟机：
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在树莓派2+上安装
看这篇说明：
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在Windows上安装
虽然Windows不是官方支持的，但是有热心网友写出了一个Windows上的使用指南，请看这里：
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使用已经配置好的虚拟机（支持VMWare和VirtualBox）
看这篇说明：
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使用方法
命令行接口
如果你已经安装了face_recognition，那么你的系统中已经有了一个名为face_recognition的命令，你可以使用它对图片进行识别，或者对一个文件夹中的所有图片进行识别。
首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。
然后你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。
然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁。
输出中，识别到的每张脸都单独占一行，输出格式为
通过Python模块使用
你可以通过导入face_recognition模块来使用它，使用方式超级简单，文档在这里：
自动找到图片中所有的脸
看看这个例子自己实践一下：
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你还可以自定义替换人类识别的深度学习模型。
注意：想获得比较好的性能的话，你可能需要GPU加速（使用英伟达的CUDA库）。所以编译的时候你也需要开启dlib的GPU加速选项。
你也可以通过这个例子实践一下：
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如果你有很多图片和GPU，你也可以并行快速识别，看这篇文章：
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自动识别人脸特征
试试这个例子：
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识别人脸鉴定是哪个人
这里是一个例子：
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可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip安装或者用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：信息提示
p class="alert alert-block alert-info"
bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
/p
黄色警示框：警告
p class="alert alert-block alert-warning"
bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
/p
绿色警示框：成功
p class="alert alert-block alert-success"
Use green box only when necessary like to display links to related content.
/p
红色警示框：高危
p class="alert alert-block alert-danger"
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
/p
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
常见的场景分类算法有哪些
【嵌牛导读】：本文主要介绍一些常见的基于深度学习的场景分类
【嵌牛鼻子】：深度学习，场景分类
【嵌牛提问】：基于深度学习的常见分类算法有哪些？
【嵌牛正文】：
目前出现的相对流行的场景分类方法主要有以下三类：
这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景；
基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有
代表性的对象来确定自然界的位置。典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤：
特征提取、重组和对象识别。
缺点：底层的错误会随着处理的深入而被放大。例如，上位层中小对象的识别往往会受到下属层
相机传感器的原始噪声或者光照变化条件的影响。尤其是在宽敞的环境下，目标往往会非常分散，
这种方法的应用也受到了限制。需要指出的是，该方法需要选择特定环境中的一些固定对
象，一般使用深度网络提取对象特征，并进行分类。
除了传统的卷积层、pooling层、全连接层。AlexNet加入了
（1）非线性激活函数：ReLU；
（2）防止过拟合的方法：Dropout，Dataaugmentation。同时，使用多个GPU，LRN归一化层。
不同于AlexNet的地方是：VGG-Net使用更多的层，通常有16－19层，而AlexNet只有8层。
同时，VGG-Net的所有 convolutional layer 使用同样大小的 convolutional filter，大小为 3 x 3。
提出的Inception结构是主要的创新点，这是（Network In Network）的结构，即原来的结点也是一个网络。
在单层卷积层上使用不同尺度的卷积核就可以提取不同尺寸的特征，单层的特征提取能力增强了。其使用之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升。
ResNet引入了残差网络结构（residual network），通过在输出与输入之间引入一个shortcut connection,而不是简单的堆叠网络，这样可以解决网络由于很深出现梯度消失的问题，从而可可以把网络做的很深。这种方法目前也是业界最高水准了。
首先通过目标候选候选区域选择算法，生成一系列候选目标区域，
然后通过深度神经网络提取候选目标区域特征，并用这些特征进行分类。
技术路线：selective search + CNN + SVMs
算法：Fast-R-CNN
步骤：输入一幅图像和Selective Search方法生成的一系列Proposals，通过一系列卷积层
和Pooling层生成feature map,然后用RoI（region ofineterst）层处理最后一个卷积层
得到的feature map为每一个proposal生成一个定长的特征向量roi_pool5。
RoI层的输出roi_pool5接着输入到全连接层, 产生最终用于多任务学习的特征并用于
计算多任务Loss。
全连接输出包括两个分支：
1.SoftMax Loss:计算K+1类的分类Loss函数，其中K表示K个目标类别。
2.RegressionLoss:即K+1的分类结果相应的Proposal的Bounding Box四个角点坐标值。
最终将所有结果通过非极大抑制处理产生最终的目标检测和识别结果。
Faster-R-CNN算法由两大模块组成：1.PRN候选框提取模块 2.Fast R-CNN检测模块。
其中，RPN是全卷积神经网络，通过共享卷积层特征可以实现proposal的提取；
FastR-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标。
这类方法不同于前面两种算法，而将场景图像看作全局对象而非图像中的某一对象或细节，
这样可以降低局部噪声对场景分类的影响。
将输入图片作为一个特征，并提取可以概括图像统计或语义的低维特征。该类方法的目的
即为提高场景分类的鲁棒性。因为自然图片中很容易掺杂一些随机噪声，这类噪声会对
局部处理造成灾难性的影响，而对于全局图像却可以通过平均数来降低这种影响。
基于上下文的方法，通过识别全局对象，而非场景中的小对象集合或者准确的区域边界，
因此不需要处理小的孤立区域的噪声和低级图片的变化，其解决了分割和目标识别分类方法遇到的问题。
步骤：通过 Gist 特征提取场景图像的全局特征。Gist 特征是一种生物启发式特征，
该特征模拟人的视觉，形成对外部世界的一种空间表
示，捕获图像中的上下文信息。Gist 特征通过多尺度
多方向 Gabor 滤波器组对场景图像进行滤波，将滤波后
的图像划分为 4 × 4 的网格，然后各个网格采用离散傅
里叶变换和窗口傅里叶变换提取图像的全局特征信息。