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我正在开发一个人工智能程序，它可以用来在图像中检测人们面部的情绪，我偶然发现了OpenCV，这对于这个程序的人脸检测阶段来说是完美的。唯一的问题是我需要能够访问本地二进制模式分类器生成的特征向量，这样我就可以将该向量作为输入数据提供给AI。因此，这个过程将是：
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
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从仅含颜色的图像中提取特征
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我想提取基于人工智能的颜色分类的特征。我知道使用颜色空间的直方图作为特征的向量，但是使用多个颜色空间直方图会使我的神经网络输入太大。一个单一的RGB色彩空间就能提供给我(3x256 = 768个特征)。对同一图像的不同变体使用一个以上的颜色空间是太多的特征。我避免使用直方图的平均值，因为我想知道图像的颜色分布。
浏览 1提问于2018-10-19得票数 1
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有谁知道市场上有没有现成的库？还是开源项目？该库应该能够将图片或任何图像转换为卡通图像。
如果你以前用过类似的东西，请推荐给我。
浏览 0提问于2012-08-02得票数 0
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我对人工智能很感兴趣。我有一个想法，将我自己的人工智能集成到一个游戏中，试图通过模拟用户来击败现存的计算机对手。但是，将我的人工智能集成到现有的APK中，最简单的方法是什么？我有四个不同的想法：
编写一个特殊的AI应用程序作为一个服务，调用游戏的内部功能。这在Android上有可能吗？编写一个特殊的人工智能应用程序作为
浏览 6提问于2013-06-02得票数 0
我是人工智能的新手，如果我的问题很简单，我很抱歉。我有一个数据集，并希望使用PCA来减少特征，但是在互联网上进行了一些研究之后，我对减少维度和特征感到困惑。举个例子，我有一个50行10列的数据集，如果我使用PCA，它将减少50x5 (例如)或50x10的数据集，而只是删除了一些维度？用MATLAB中的PCA参数来减少特征量是什么？很多参数让我很困惑。
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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数据泄漏是如何工作的？
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我一共有8719张独特的时间戳。Obs_temp是目标列。"1“列表示小时。每个时间戳有20个不同的观察(不同的特征值，但相同的目标值)。(基线MAE=1.97)，这是我所期待的，因为同一时间戳的20行可能会在火车和测试集上结束。编辑:用具有相同时间戳的行更新示例数据集(在两
浏览 0提问于2022-03-07得票数 2
我正在开发一个基于一个人的面部特征的模型，它消耗了三张照片(一张脸向前，两张侧面照片)。我的模型已经可以检测到特征，但是它会对一些特征进行两次计数。标签(1，2，3)被计数两次。一个简单的方法是将数百张脸分割成“正面区域”和“轮廓区域”。
浏览 0提问于2021-05-19得票数 2
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我正在使用绝地求生的数据，并为同样的开发一个线性回归模型！现在我的原始数据集中有三个特征:骑行距离、游泳距离、步行距离。我结合了这三个新的功能:距离覆盖，这是上述三个特征之和。当我把它放在线性回归模型中时，当我使用这三个特征和第四个特征时，我得到的分数比只用这三个特征或者仅仅使用第四个特征要好。我已经读过，在开发模型时，特性之间的相关性不应该存在
浏览 0提问于2019-01-27得票数 1
是否有谷歌智能家居设备类型/特征的样本列表？由于google智能操作设备类型/特性是预先构建的，所以在google action developer文档中没有在每种设备类型/特征下说明一些示例语句是很糟糕的。
浏览 6提问于2021-03-01得票数 0
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“简单”的边缘线检测
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在图片中，我需要找到“表”--简单的矩形。问题是边缘识别，因为潜在的照片将是“黑暗的”。图片显示了我可以得到的照片(你看它会很暗)，以及我需要找到的：
这是一张非常“漂亮
浏览 2提问于2013-09-09得票数 3
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我有一个三维物体，有4个非共面特征点。它们的空间排列是已知的，即有一个“物体”坐标系，我知道这四个特征点相对于这个坐标系的三维坐标。在这个物体的二维投影图像(例如，从任意角度拍摄的照片)中，我可以定位这4个特征点的2D坐标，但不知道哪个坐标属于哪个特征点。换句话说，我有4个不同的2D坐标a、b、c和d，它们分别属于四个特征点中的
浏览 0提问于2013-04-02得票数 2
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我是AI的新手，所以请容忍我.用人工智能做这件事最简单的方法是什么？我从哪里开始？哪些技术已经可用？提供数据AI学习魔术
输入AI :1在其他图像特征为红色球输出预期:1图像，其中红色球被从图像中移除。
浏览 0提问于2018-12-29得票数 0
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我正在看斯坦福大学的NER，我想知道这些单词是如何表示的。当使用线性CRF训练模型时，它们是否使用Word2Vec或Glove转换为向量。
更多的研究表明，数据存储在CRFDatum结构中。
浏览 11提问于2017-07-21得票数 0
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几天前，一家人工智能金融服务提供商给我们上了一课，并提到你应该根据具体的算法(你是using.For的例子)来进行具体的特征工程。当使用物流回归时，将更多的特征(不相关)(如将连续变量结合成离散变量)拟合成离散的特征往往是suggested.Because物流回归的一个简单算法，我们试图以更好地分离样本的方式来提高维数。我搜索了很多(也许还没有)，大多数材料是“为什么/什么特性工程重要”，
浏览 0提问于2018-02-28得票数 0
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我正在尝试建立一个非常简单的机器人，它可以和其他机器人玩石头剪刀(而且必须赢)。我选择的特征是我自己和对手的前几个动作(我为每个动作创建了3个节点，每个节点都是真假的，所以之前的动作有6个节点)，以及我是否赢了最后一轮。这使得总共有7个特性作为输入。<-请告诉我，我是否正确地设置了我的特征
现在，我注意到这7个特征可以相互关联，这样的移动，最后一轮和赢/输可以结合起来，以创造另一个特点(例如。我输了+
浏览 5提问于2013-10-01得票数 1
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我在使用MPSImage的底层内存时遇到了问题。我一直在MPSImage的texture成员变量上使用getBytes和replace方法来读写底层数据。问题是我找不到关于如何将内存解释为图像的文档(即行、列和通道是如何布局的)。使问题复杂化的部分原因是，无论特征通道的数量是多少，数据都存储为RGBA纹理切片堆栈，其中一些通道可能未使用。例如，有3个功能通道，将有一个RGBA纹理切片，并且将留下一个通道的空间价值未使用。
问题是，MPSImage数据实
浏览 18提问于2017-01-18得票数 1
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