无监督学习技术在人脸识别降维中的应用

资源摘要信息:"计算机视觉-无监督学习人脸识别降维" 知识点： 1. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能领域的一个分支，主要研究如何使计算机能够通过图像或视频来理解世界。无监督学习在这个领域有着广泛的应用，其中人脸识别就是计算机视觉的一个重要应用领域。 2. 无监督学习：无监督学习是一种机器学习方法，其目标是从未标记的数据中学习数据的内在结构或分布。在人脸识别中，无监督学习可以帮助我们从大量的人脸图像中提取出人脸的特征。 3. 人脸识别：人脸识别是一种生物特征识别技术，旨在识别或验证人的面部图像或视频。通过人脸识别，我们可以进行身份验证，监控，或社交网络中的照片标注等任务。 4. 降维：降维是一种数据处理方法，其目的是减少数据集的维度，同时尽可能保留数据的重要信息。在人脸识别中，降维可以帮助我们减少计算复杂度，提高识别速度。 5. python：python是一种广泛使用的高级编程语言，其语法简洁，易于学习。在人工智能和机器学习领域，python已经成为一种主流语言，有着大量的库和框架。 6. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，其主要思想是通过构建深层的神经网络来学习数据的特征。深度学习在图像识别，语音识别，自然语言处理等领域取得了巨大的成功。 7. ipynb文件：ipynb是jupyter notebook的文件格式，它可以包含代码，文本，图表等信息。ipynb文件是进行数据科学和机器学习研究的一种常用格式。 8. 耶鲁大学人脸数据库B+：这是一个公开的人脸图像数据库，包含了大量的正面人脸图像，广泛用于人脸识别的研究。 9. ubuntu18.04：这是ubuntu操作系统的一个版本，是一个基于Debian的Linux操作系统发行版。它是最流行的Linux发行版之一，广泛用于服务器和桌面环境。 10. GPU：GPU（图形处理单元）是一种专门的硬件设备，主要用于图形处理和计算密集型任务。在深度学习中，GPU可以大大加快模型训练的速度。 11. cupy：cupy是一个用于GPU加速数值计算的库，其接口类似于numpy，可以无缝集成到现有的numpy代码中。在深度学习中，cupy可以用来替代numpy进行GPU加速计算。 12. numpy：numpy是一个开源的Python库，用于进行高效的数值计算。它提供了强大的多维数组对象和用于操作这些数组的函数。 以上知识点涵盖了从基础的计算机视觉和无监督学习理论，到具体的技术实现和工具应用。通过学习这个资源，深度学习新手可以对人脸识别和降维有一个全面的理解和实践。