——簡介——
臉部建模一直是計算機影象和視覺領域的熱門話題，每個人臉模型的網格頂點個數各不相同，也就是拓撲結構不同。因此我們需要對我們的訓練資料，做乙個歸一化處理。這裡以世紀晟科技構建的乙個快速的、互動的、基於深度學習的人臉建模框架為基礎，展示級聯形狀回歸模型在特徵點定位任務上取得了重大突破。
——級聯線性回歸模型——
近來，級聯形狀回歸模型在特徵點定位任務上取得了重大突破，該方法使用回歸模型，直接學習從人臉表觀到人臉形狀（或者人臉形狀模型的引數）的對映函式，進而建立從表觀到形狀的對應關係。
面部特徵點定位問題可以看作是學習乙個回歸函式f，以圖象i作為輸入，輸出θ為特徵點的位置（人臉形狀）：θ = f（i）
簡單的說，級聯回歸模型可以統一為以下框架：學習多個回歸函式來逼近函式f：
θ = f（i）= fn (fn-1 (…f1(θ0, i) ,i) , i)
θi= fi (θi-1, i), i=1,…,n
所謂的級聯，即當前函式fi的輸入依賴於上一級函式fi-1的輸出θi-1，而每乙個fi的學習目標都是逼近特徵點的真實位置θ，θ0為初始形狀。通常情況，fi不是直接回歸真實位置θ，而回歸當前形狀θi-1與真實位置θ之間的差：δθi = θ - θi-1
——典型的形狀回歸方法——
如下圖所示，給定初始形狀θ0，通常為平均形狀，根據初始形狀θ0提取特徵（兩個畫素點的差值）作為函式f1的輸入。每個函式fi建模成random fern回歸器，來**當前形狀θi-1與目標形狀θ的差δθi，並根據δӫi**結果更新當前形狀得θ i = θi-1+δӫi，作為下一級函式fi+1的輸入。
——級聯形狀回歸模型成功的關鍵——
使用了形狀相關特徵，即函式fi的輸入和當前的人臉形狀θi-1緊密相關；
函式fi的目標也與當前的人臉形狀θi-1相關，即fi的優化目標為當前形狀θi-1與真實位置θ之間的差δθi
以上基於級聯形狀回歸的世紀晟人臉識別實現方法對於大姿態（左右旋轉-60°~+60°）、各種表情變化都能得到較好的定位結果，處理速度快，具備很好的產品應用前景。
——總結——
以上主要講解了級聯形狀回歸模型在特徵點定位任務上取得了重大突破，該方法使用回歸模型，直接學習從人臉表觀到人臉形狀（或者人臉形狀模型的引數）的對映函式，進而建立從表觀到形狀的對應關係。深度學習為人臉識別技術領域帶來了巨大的飛躍，結合形狀回歸框架可以進一步提公升定位模型的精度，成為當前特徵定位的主流方法之一。
基於梯度下降法的線性回歸模型
很久沒發部落格，因為實在寫不出有營養的東西，看到的數學公式又很難寫。做了乙個關於梯度下降的筆記，想用傳上來，萬惡的2m限制。直接粘 吧 usr bin env python from numpy import def createdataset 為 書寫方便第1維的1相當與自己新增的x0 線性方程中...
基於邏輯回歸模型的評分卡構建
lr模型對進入模型變數的要求 1 變數間不存在較強的線性相關性和多重共線性 2 變數具有顯著性 3 變數具有合理的業務含義，符合業務邏輯 第1點，可以使用單變數分析和多變數分析得到一定的約束，但是未必充分 第2點，從係數的p值進行檢驗 第3點，從係數的符號進行檢驗。變數的顯著性 為了獲取與目標變數有...
keras的回歸模型
基於keras的神經網路回歸模型 import matplotlib.pyplot as plt from math import sqrt from matplotlib import pyplot import pandas as pd from numpy import concatenate...