使用应用程序和手机的-头，可以在办理住房登记手续时对隐藏的-头进行扫描。
有两种方法可以使用手机扫描-头。首先，如果您有权访问，则可以在wi-fi网络中扫描看起来像-头的设备。但这只会找到连接到网络的-头。
其次，您可以使用手机的-头搜索夜视-头。如果隐藏的-机没有连接到网络并且没有夜视功能，远程监控，那么这两种方法都不会发现它 - 但这些技巧应该能够发现大多数-机。
基于大数据的--神经网络，这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类，找出我们需要的那一类。这样一个-的神经网络属于强分类器。训练这样的-神经网络分类器是很耗时的。另外，长寿监控，在正常的图像中，人脸区域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征进行训练的话，运算量非常大。
适应性增强算法则不同，为了节省运算时间和资源消耗，它训练很多个简单的弱小的分类器，然后把它们串在一起，层层筛选，终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的，下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估，并能够重点学习那些错误的结果，这就是“适应性增强”的含义。
如果做个比喻的话，就是你做100道练习题，网络监控，错了30个，对了70个。想要获得-的学习成果，你必须提高对这30道错题的关注，至于你做对了的可以不用再分太多精力去复习。你再做一遍这30道错题，结果其中又做错了10道题，那么这10道题是你必须重点关注的目标！以此类推，无线监控-机，直到做对所有的题。
具体来说，在用适应性增强算法训练分类器时，首先在一张图中，真正属于人脸五官特征的区域其实并不多，那么先用一个简单的阈值二分法分类器“-”过滤一下就能筛掉大量的非人脸区域。
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