基于时空域稀疏性表征的人的行为识别和理解的算法研究的论文，采用了非监督学习的方法，具有很*价值。-When the airspace based on sparse representation of human behavior recognition and understanding of the algorithm research paper, using non-supervised learning method, has great reference value.

模式识别的内容，包括模式识别的基本概念、模式识别方法及应用。具体的内容包括：正则化网络、Bayes决策理论、分类器组合、统计学习理论、概率密度估计、非监督学习方法-Pattern recognition, including the basic concepts of pattern recognition, pattern recognition methods and applications.Specific content, including: Regularization Netwo

人脸识别是一个有监督学习过程，首先利用训练集构造一个人脸模型，然后将测试集与训练集进行匹配，找到与之对应的训练集头像。最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离，然后选择距离最近的图像作为识别的结果。这种直接计算距离的方式直观，但是有一个非常大的缺陷—计算量太大。如果每幅图像大小为100*100，训练集大小1000，则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量，当测试集很大时，识别速度非常缓慢。(Face recognition is a s

OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞机(OpenPost Human Attitude Recognition Project is a