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七五、八五、九五中,主持、参加了多项国家重大科研项目,成果达到国际先进水平。
曾获省部级特等奖(1999年),省部级一等奖(1999年、1986年、2001年)三项等多种国家奖项。
论文180多篇,中文专著10本,英文专著1本。
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选择哪些特征作为最终用于分类的过程十分漫长。例如,在一个24x24像素的窗口内,一共有45,396个可能的特征。因此,目标检测框架使用了一个称为AdaBoost的机器学习算法来选择特征并训练分类器。
在学习阶段强分类器的进化可以很快完成,但是还不够进行实时计算。基于这个原因,强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构,每一个后续分类器的训练样本都是通过了之前所有分类器的样本。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口,则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此,这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中,第一级分类器(也称为attentional operator)只使用了2个特征,就达到了将近0%的漏检率(false negative rate)以及40%的误检率(false positive rate)。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。
这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱,因此,整体的误检率是:
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非洲白颈鸦(学名:Corvus albus)是鸦科鸦属的一种。其种加词“albus”意为“白色的”,指颈部的羽毛为白色的。
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非洲白颈鸦的平均体重约为551.5克。栖息地包括温带草原、淡水泉、绿洲、亚热带或热带的(低地)干燥疏灌丛、牧草地、城市、亚热带或热带的旱林、亚热带或热带的(低地)干草原、耕地、淡水湖、污水处理区、干燥的稀树草原、河流、溪流、亚热带或热带的高海拔草原、乡村花园和种植园。BirdLife
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