时间序列异常检测 使用正态分布检测时间序列数据中的异常值的异常检测概念的证明。 这依赖于具有正态分布的数据，并使用概率来估计离群值。 用于统计分析的算法为和。

更新 日期 更新 2021-03-13 错误修正：1.脸部二维面具的图像未显示在android微信上。 2.第二次进入演示UI时，不显示3D模型。 2021-03-11 新增：使用“面部标志检测”和“ TensorFlow.js”的面部AR。 更新：将“ face-api.js”替换为“ face-landmarks-detection”，删除了“ face-api.js”的代码。 2019-09-07 新增：使用“ face-api.js”进行人脸检测和识别。 带有TFJS的微信小程序AR的介绍 TensorFlow.js是一个用于使用JavaScript进行机器学习的库。 TensorFlow.js有一个微信小程序插件。 我们可以使用TensorFlow.js创建AR效果。 “人脸地标检测”库基于TensorFlow.js。 “人脸地标检测”库在浏览器环境中提供人脸检测。

hog svm matlab代码被遮挡的人体检测 机器学习的 Matlab 实现，用于检测图像中被遮挡和未遮挡的人。 CMPE685 的最终项目。 使用机器学习方法，使用 SVM 和朴素贝叶斯作为分类器，使用 HOG、LBP 和对象建议作为特征。 对于对象建议，您需要下载 piotr Dollar 的 matlab 工具箱及其边缘检测代码工具箱： 边缘代码：

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Advances in Face Detection and Facial Image Analysis

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