第六章 朴素贝叶斯分类 6.1 朴素贝叶斯分类数学基础 1.贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量 C 表示样本为 C 类的概率，F1 表示测试样本某特征出现的概率，套 用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示对于某个样本，特征 F1 出现时，该样本被分为 C 类的条件概率。 对于该公式，需要熟知的概念： 先验概率（Prior）：P(C)是 C 的先验概率，可以从已有的训练集中计算分为 C 类的样本占所有样本的 比重得出。 证据（Evidence）：即上式 P(F1)，表示对于某测试样本，特征 F1 出现的概率。同样可以从训练集中 F1 特征对应样本所占总样本的比例得出。 似然（likelihood）：即上式 P(F1|C)，表示如果知道一个样本分为 C 类，那么他的特征为 F1 的概率是 多少 对于多特征而言： 贝叶斯定理是基于假设的先验概率给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算后验概率的方 法 6.2 朴素贝叶斯分类 1.思想基础 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项 属于哪个类别。 2.假设条件 1）特征之间相互独立 2）每个特征同等重要 3.朴素的概念

Unity集成OpenCV，解压然后在Unity里面导入将内容，使用的时候在脚本里用using 调用，做人脸识别，图形图像处理的了解一下

人脸图像识别技术研究，应用前景广泛，利用Visual C++实现，附详细源代码

MATLAB人脸识别图像考勤。从一副图片中找到人脸，分割，识别，考勤记录，统计出勤率。

包含两个demo，以及人脸识别程序，包含微笑检测。需要OpenCV支持。

人脸识别测试（通过对图像预处理，达到精确识别图像中人脸的效果）

该论文是人脸识别的图像处理算法的全套学士毕业论文（是论文，非设计，故没有程序），包括开题说明说，开题报告，中期检查，正文，英文文献以及中文翻译，希望能对大家有用。

2020信息安全技术-网络数据处理安全规范

人脸识别图像包，已标准化为24x24。正样本800.负样本2500

社区出入口人脸门禁解决方案针对小区进出人员管理难、进出不方便等问题，结合人脸识别技术在闸机中的应用，通过人脸识别的方式来控制人员的进、出；系统提供人员的数据信息和人脸图片，通过批量导入的方式快速实现出入口门岗通行； 出入口人脸门禁解决方案可以实现以下业务目标： 1. 对小区内的人员进行身份录入、人脸图片录入、通行权限设置、变更。 2. 对小区内的人员进出时实时抓拍识别比对，代替岗亭管理人员以人工核实，进行自动放行和拦截。 3、系统自动记录人员的通行信息，包括通行人员信息，通行时间等。