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湘西州公共数据资源共享清单(第一批)(算法类)

2020-03-24 15:54 作者:州智慧办 来源:州智慧办
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算法名称

算法种类

算法内容及说明

共享类型

提供方式

提供方

更新周期

备注

3013S001

人脸识别服务

图像识别

提供多种族人脸识别服务;
提供人脸特征属性识别服务(如性别、表情、戴眼镜、戴帽子、头发颜色、胡须等超过40个属性);
提供侧脸、半遮挡、模糊人脸等情况的人脸检测服务;
支持1:1比对、1N比对、以图搜图、人脸碰撞、综合布控。

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需将视频数据以国标或者SDK方式接入视频综合平台

3013S002

人群分析服务

图像识别

提供3类人群分析服务(安全防范类、交通疏导类、商业统计类);
提供5类报警事件检测服务(人群聚集、人群过密、人群混乱、人员逆行、人员滞留)。

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3013S003

机动车识别服务

图像识别

提供不少于205种机动车车辆品牌的识别服务;
提供从车头照片识别车辆子品牌不低于5200种,可从车尾照片识别车辆子品牌不低于3100种的识别服务;
提供车牌颜色、车牌类型、车辆类型识别服务;
提供车辆品牌和子品牌、车辆朝向、副驾是否有人、年检标数量、其他标志(摆件、挂饰)等识别服务;
提供主驾驶未系安全带检测识别;
提供主、副驾驶遮阳板打开检测识别;
提供驾驶人打手机检测识别、支持纸巾盒检测。

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每年

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3013S004

非机动车识别服务

图像识别

提供非机动车车辆颜色、车辆类型识别服务;
提供非机动车驾驶员上身颜色识别服务;
提供非机动车驾驶员性别、驾驶员头部标识(眼镜、帽子、头盔、口罩)识别服务。

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每年

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3013S005

人体识别服务

图像识别

提供人体上下身颜色识别服务;
提供人体上身纹理、下身服饰识别服务;
提供人体性别、头部标识识别服务;
提供人体随身物品识别服务。

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3013S006

视频行为分析服务

图像识别

提供识别视频图像中区域入侵、徘徊检测、物品遗留、物品移除、拌线检测等服务。

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3013S007

广义线性回归

回归

广义线性模型[generalize dlinear model]的扩展,通过联结函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。

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3013S08

保序回归模型

回归

保序回归是特殊的线性回归,如果业务上具有单调性,这时候就可以用保序回归,而不是用线性回归。

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3013S009

线性回归

回归

线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其表达形式为y = w'x+ee为误差服从均值为0的正态分布。

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3013S010

逻辑回归

回归

logistic回归是一种二分类算法,将样本数据的在线性回归中转化为预测值,然后映射到Sigmoid 函数中,将值作为x轴的变量,y轴作为一个概率,预测值对应的Y值越接近于1说明完全符合预测结果。

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3013S011

朴素贝叶斯分类模型

分类

贝叶斯分类可以预测类隶属关系的概率,如一个给定元组属于一个特定类的概率。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值。

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3013S012

基于前馈人工神经网络(ANN)的多层感知器分类器

分类

多层感知器是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。

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3013S013

梯度提升树模型

分类

梯度提升树是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。

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3013S014

随机森林

分类

随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

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3013S015

支持向量机

分类

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类,是常见的核学习(kernel learning)方法之一。

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3013S016

决策树模型

分类

决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

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3013S017

基于交替最小二乘的协同过滤算法

推荐系统

在矩阵分解(matrix factorization)中使用的一种算法。有一个稀疏矩阵,假设这个矩阵是低阶的,可以分解成两个小矩阵相乘。然后交替对两个小矩阵使用最小二乘法,算出这两个小矩阵,就可以估算出稀疏矩阵缺失的值。与坐标下降法有点相似。

在机器学习上下文中,它通过观察到的所有用户给物品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐合适的物品。

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3013S018

关联分析算法

推荐系统

在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。

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3013S019

k均值聚类算法

聚类

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。

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3013S020

隐式狄利克雷文档主题生成模型

聚类

LDALatent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,也称为一个三层贝叶斯概率模型,包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型,就是认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题,并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布,主题到词服从多项式分布。

LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息。它采用了词袋(bag of words)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。

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3013S021

高斯混合模型

聚类

高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。

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3013S022

幂迭代聚类

聚类

幂迭代聚类是一种简单且可扩展的图聚类方法,称之为幂迭代聚类(PIC)。在数据归一化的逐对相似矩阵上,使用截断的幂迭代,PIC寻找数据集的一个超低维嵌入(低纬空间投影,embedding ),这种嵌入恰好是很有效的聚类指标,使它在真实数据集上总是好于广泛使用的谱聚类方法。

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3013S023

二分K均值算法

聚类

二分KMeans(Bisecting KMeans)算法原理是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。以上隐含的一个原则就是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点越接近于他们的质心,聚类效果就越好。所以我们就需要对误差平方和最大的簇进行再一次划分,因为误差平方和越大,表示该簇聚类效果越不好,越有可能是多个簇被当成了一个簇,因此首先需要对这个簇进行划分。

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3013S024

关联规则算法(Apriori)

关联规则

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
该算法原理是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递归的方法。

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3013S025

主成分分析

预处理

主成分分析是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。

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3013S026

移除停用词

自然语言处理

移除文档中指定的词以节省存储空间提高搜索效率。

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3013S027

分词

自然语言处理

对输入文本进行单词切分,分割成一个个单词(可自定义去停用词)。

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3013S028

词频向量

自然语言处理

根据文本中每一个词出现频度得到词频向量。

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3013S029

词性标注

自然语言处理

对文本进行分词,对分词后的每个单词进行词性标注。

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3013S030

关键词抽取

自然语言处理

计算单词在文本中的重要性,按要求返回数组中最大的前K个值的词,作为关键词。

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3013S031

图像分类

CV(跨平台计算机视觉库)

基于图像特征实现对该图像内容分类的工作。

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提供算法示例20197月提供)

3013S032

目标检测(行人/人脸)

CV(跨平台计算机视觉库)

基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,定位目标,确定目标位置及大小。

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每年

提供算法示例20197月提供)

3013S033

目标检测(文本)

CV(跨平台计算机视觉库)

基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,定位目标,确定目标位置及大小。

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3013S034

人脸识别

CV(跨平台计算机视觉库)

提取人脸特征,完成人脸比对。

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提供算法示例20197月提供)

3013S035

字符识别

CV(跨平台计算机视觉库)

对英文字符,中文字符,标点符号进行识别。

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提供算法示例20197月提供)

3013S036

目标跟踪

CV(跨平台计算机视觉库)

实现对于同一目标在连续视频中的跟踪及轨迹分析。

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提供算法示例20197月提供)

3013S037

单变量方差分析

统计

只对单因素实验结果对输入的两列数组平均数进行比较分析,检验多个平均数之间的差异来确定因素对试验结果有无显著性影响。

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3013S038

皮尔逊卡方检验

统计

检验输入两组特征具有显著的独立性或不显著的独立性。

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提供算法示例20197月提供)

3013S039

AndersonD正态性检验

统计

检验输入的数值型特征是否符合正态分布。

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提供算法示例20197月提供)




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