El primer paso es comprender el requisito y descubrir qué se supone que debes hacer. Por ejemplo, se supone que debe implementar un algoritmo para encontrar efectivamente a las personas con los ojos cerrados en la calle en un período de tiempo determinado. Puede enumerar los pasos involucrados de la siguiente manera
1, período de tiempo [t1, t2]
2, use una cámara para tomar fotos de personas en la calle durante t1 y t2
- Cómo analizar los detalles del problema en el concurso de codificación
- ¿Deberíamos usar un árbol rojo-negro con más frecuencia para abordar los problemas de integridad de NP? ¿Es esto cierto?
- ¿Cuál es el algoritmo de Apache Hadoop?
- ¿Es razonable delegar decisiones importantes sobre algoritmos?
- ¿Cuál ha sido la experiencia general con el producto de optimización creativa dinámica (DCO) de Tumri?
3, use un algoritmo de reconocimiento facial para rodear las caras de todas las fotos disponibles
4, use una serie de algoritmos de reconocimiento de imagen para detectar ojos cerrados y abiertos ^ _ ^.
Entonces, aquí viene un gran algoritmo que incluye todos estos pasos. Luego, para los pasos 3 y 4, se supone que debe implementar un algoritmo específico de función. Tome el paso 3, por ejemplo, siga los mismos procedimientos y enumere los pasos relacionados de la siguiente manera
A, use PCA para generar matrices faciales de tamaño razonable basadas en imágenes faciales existentes
B, para una imagen entrante, use PCA para capturar su característica principal y formar una matriz
C, calcule las similitudes de la matriz en B y la de A para determinar si es una cara o no.
Repites un proceso así, divides tu problema en otros más pequeños, y sigues haciéndolo, y finalmente tienes un algoritmo que funciona. Buena suerte.
