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蔡睿贤1951年起曾就读于清华大学、北京航空航天大学、交通大学等校,1956年毕业于交通大学动力机械系涡轮机制造专业。此后任教于清华大学动力机械系。
1972年起调任铁道部长春机车工厂燃气轮机车设计科工程师,曾参与了长征2型燃气轮机车的设计制造。1978年起任职于中国科学院,曾任工程热物理研究所所长。1991年当选中国科学院院士。
蔡睿贤曾任全国政协常委、中国民主促进会中央委员会副主席、国家自然科学基金委员会工程与材料科学部主任、中国工程热物理学会理事长、中国动力工程学会常务理事、中国能源研究会常务理事等职。
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塔桑拉德米吕讷(Tassin-la-Demi-Lune,tasɛ̃ la dəmi lyn)是法国里昂大都会的一个市镇,属于里昂区。
塔桑拉德米吕讷(P625)面积P2046,位于法国奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区里昂大都会,后者为法国的一个特殊地位集体,自2015年脱离罗讷省成立,位于法国中东部,中心城市为里昂。
与塔桑拉德米吕讷接壤的市镇(或旧市镇、城区)包括:P47。
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检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和,就是哈尔特征,而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。然而,由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域,就显得更为复杂。右边的图像是四种不同的特征。每一个特征的值就是白色矩形的像素值之和与深色矩形像素值之和的差值。所以,相比那些复杂的方向可变滤波器(steerable filters),这种矩形特征是十分原始的。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感,它们的反馈是比较粗粒度的。最后,使用一个称为积分图的数据结构,矩形特征的计算可以在常数时间内完成,也就使得它们很具有速度优势。例如,2矩形特征需要六次查询,3矩形特征需要八次,而4矩形特征则需要九次。
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。
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