目前最先進最新的演算法

『壹』 目前最先進的加密技術

應該是RSA密鑰交換技術

『貳』 人臉關鍵點檢測最先進的演算法

閱面科技的人臉關鍵點檢測演算法可以適用於各種姿態，角度、和表情變化的人臉，並且安裝包僅有4M多大小，速度很快，可以實時對視頻中的關鍵點進行檢測。

『叄』 目前最流行的機器學習演算法是什麼

毫無疑問，機器學習在過去幾年越來越受歡迎。由於大數據是目前技術行業最熱門的趨勢，機器學習是非常強大的，可以根據大量數據進行預測或計算推理。
如果你想學習機器演算法，要從何下手呢？
監督學習
1. 決策樹：決策樹是一種決策支持工具，使用的決策及其可能產生的後果，包括隨機事件的結果，資源消耗和效用的樹狀圖或模型。
從業務決策的角度來看，決策樹是人們必須要選擇是/否的問題，以評估大多數時候作出正確決策的概率。它允許您以結構化和系統的方式來解決問題，以得出邏輯結論。
2.樸素貝葉斯分類：樸素貝葉斯分類器是一種簡單的概率分類器，基於貝葉斯定理，其特徵之間具有強大（樸素）的獨立性假設。
特徵圖像是方程 - P（A | B）是後驗概率，P（B | A）是似然度，P（A）是類先驗概率，P（B）是預測先驗概率。
一些現實世界的例子是：
判斷郵件是否為垃圾郵件
分類技術，將新聞文章氛圍政治或體育類
檢查一段表達積極情緒或消極情緒的文字
用於面部識別軟體
3.普通最小二乘回歸：如果你了解統計學，你可能已經聽說過線性回歸。最小二乘法是一種執行線性回歸的方法。
您可以將線性回歸視為擬合直線穿過點狀分布的任務。有多種可能的策略可以做到這一點，「普通最小二乘法」策略就像這樣 -你可以畫一條線，然後把每個數據點，測量點和線之間的垂直距離，添加上去;擬合線將是距離總和的盡可能小的線。
線性是指您正在使用的模型來迎合數據，而最小二乘可以最小化線性模型誤差。
4.邏輯回歸： Logistic回歸是一個強大的統計學方法，用一個或多個解釋變數建模二項式結果。它通過使用邏輯函數估計概率，來衡量分類因變數與一個或多個獨立變數之間的關系，後者是累積邏輯分布。
邏輯回歸用於生活中：
信用評級
衡量營銷活動的成功率
預測某一產品的收入
某一天會有地震嗎
5.支持向量機： SVM是二元分類演算法。給定N維空間中兩種種類型的點，SVM生成（N-1）維的超平面將這些點分成2組。
假設你有一些可以線性分離的紙張中的兩種類型的點。SVM將找到一條直線，將這些點分成兩種類型，並盡可能遠離所有這些點。
在規模上，使用SVM解決的一些特大的問題（包括適當修改的實現）是：廣告、人類基因剪接位點識別、基於圖像的性別檢測，大規模圖像分類...
6.集成方法：集成方法是構建一組分類器的學習演算法，然後通過對其預測進行加權投票來對新的數據點進行分類。原始的集成方法是貝葉斯平均法，但更新的演算法包括糾錯輸出編碼、bagging和boosting。
那麼集成方法如何工作，為什麼它們優於單個模型？
均衡偏差：如果你均衡了大量的傾向民主黨的投票和大量傾向共和黨的投票，你總會得到一個不那麼偏頗的結果。
降低方差：集合大量模型的參考結果，噪音會小於單個模型的單個結果。在金融領域，這被稱為投資分散原則(diversification)——一個混搭很多種股票的投資組合，比單獨的股票更少變故。
不太可能過度擬合：如果您有單個模型不完全擬合，您以簡單的方式（平均，加權平均，邏輯回歸）結合每個模型建模，那麼一般不會發生過擬合。
無監督學習
7. 聚類演算法：聚類是對一組對象進行分組的任務，使得同一組（集群）中的對象彼此之間比其他組中的對象更相似。
每個聚類演算法是不同的，比如：
基於Centroid的演算法
基於連接的演算法
基於密度的演算法
概率
降維
神經網路/深度學習
8. 主成分分析： PCA是使用正交變換將可能相關變數的觀察值轉換為主成分的線性不相關變數值的一組統計過程。
PCA的一些應用包括壓縮、簡化數據、便於學習、可視化。請注意，領域知識在選擇是否繼續使用PCA時非常重要。數據嘈雜的情況（PCA的所有組件都有很大差異）的情況不適用。
9.奇異值分解：在線性代數中，SVD是真正復雜矩陣的因式分解。對於給定的m * n矩陣M，存在分解，使得M =UΣV，其中U和V是酉矩陣，Σ是對角矩陣。
PCA實際上是SVD的簡單應用。在計算機視覺技術中，第一個人臉識別演算法使用PCA和SVD，以將面部表示為「特徵臉」的線性組合，進行降維，然後通過簡單的方法將面部匹配到身份;雖然這種方法更復雜，但仍然依賴於類似的技術。
10.獨立成分分析： ICA是一種統計技術，用於揭示隨機變數、測量或信號集合的隱藏因素。ICA定義了觀察到的多變數數據的生成模型，通常將其作為大型樣本資料庫。
在模型中，假設數據變數是一些未知潛在變數的線性混合，混合系統也是未知的。潛變數被假定為非高斯和相互獨立的，它們被稱為觀測數據的獨立成分。
ICA與PCA相關，但它是一種更強大的技術，能夠在這些經典方法完全失敗時找到潛在的源因素。其應用包括數字圖像、文檔資料庫、經濟指標和心理測量。

『肆』 十進制是最先進的演算法嗎

不是,那要視用在那兒了!

一)、數制
計算機中採用的是二進制，因為二進制具有運算簡單，易實現且可靠，為邏輯設計提供了有利的途徑、節省設備等優點，為了便於描述，又常用八、十六進製作為二進制的縮寫。

一般計數都採用進位計數，其特點是：
(1)逢N進一，N是每種進位計數製表示一位數所需要的符號數目為基數。
(2)採用位置表示法，處在不同位置的數字所代表的值不同，而在固定位置上單位數字表示的值是確定的，這個固定位上的值稱為權。
在計算機中：D7 D6 D5 D4 D3 D2 D1 D0 只有兩種0和1
8 4 2 1

二)、數制轉換
不同進位計數制之間的轉換原則：不同進位計數制之間的轉換是根據兩個有理數如相等，則兩數的整數和分數部分一定分別相等的原則進行的。也就是說，若轉換前兩數相等，轉換後仍必須相等。
有四進制
十進制：有10個基數：0 ~~ 9 ，逢十進一
二進制：有2 個基數：0 ~~ 1 ，逢二進一
八進制：有8個基數：0 ~~ 7 ，逢八進一
十六進制：有16個基數：0 ~~ 9，A，B，C，D，E，F (A=10,B=11,C=12,D=13,E=14,F=15) ，逢十六進一

1、數的進位記數法
N=a n-1*p n-1+a n-2*p n-2+…+a2*p2+a1*p1+a0*p0
2、十進制數與P進制數之間的轉換
①十進制轉換成二進制：十進制整數轉換成二進制整數通常採用除2取余法，小數部分乘2取整法。例如，將(30)10轉換成二進制數。
將(30)10轉換成二進制數
2| 30 ….0 ----最右位
2 15 ….1
2 7 ….1
2 3 ….1
1 ….1 ----最左位
∴ (30)10=（11110)2
將(30)10轉換成八、十六進制數
8| 30 ……6 ------最右位
3 ------最左位
∴ (30)10 =(36)8

16| 30 …14(E)----最右位
1 ----最左位
∴ （30)10 =（1E)16
3、將P進制數轉換為十進制數
把一個二進制轉換成十進制採用方法：把這個二進制的最後一位乘上20，倒數第二位乘上21，……,一直到最高位乘上2n,然後將各項乘積相加的結果就它的十進製表達式。
把二進制11110轉換為十進制
（11110）2=1*24+1*23+1*22+1*21+0*20=
=16+8+4+2+0
=（30）10

把一個八進制轉換成十進制採用方法：把這個八進制的最後一位乘上80，倒數第二位乘上81，……,一直到最高位乘上8n,然後將各項乘積相加的結果就它的十進製表達式。
把八進制36轉換為十進制
（36）8=3*81+6*80=24+6=（30）10
把一個十六進制轉換成十進制採用方法：把這個十六進制的最後一位乘上160，倒數第二位乘上161，……,一直到最高位乘上16n,然後將各項乘積相加的結果就它的十進製表達式。
把十六制1E轉換為十進制
（1E）16=1*161+14*160=16+14=（30）10
3、二進制轉換成八進制數
(1)二進制數轉換成八進制數：對於整數，從低位到高位將二進制數的每三位分為一組，若不夠三位時，在高位左面添0，補足三位，然後將每三位二進制數用一位八進制數替換，小數部分從小數點開始，自左向右每三位一組進行轉換即可完成。例如：
將二進制數1101001轉換成八進制數，則
(001 101 001)2
| | |
( 1 5 1)8
( 1101001)2=(151)8

(2)八進制數轉換成二進制數：只要將每位八進制數用三位二進制數替換，即可完成轉換，例如，把八進制數(643.503)8，轉換成二進制數，則
(6 4 3 . 5 0 3)8
| | | | | |
(110 100 011 . 101 000 011)2
(643.503)8=(110100011.101000011)2
4、二進制與十六進制之間的轉換
(1)二進制數轉換成十六進制數：由於2的4次方=16，所以依照二進制與八進制的轉換方法，將二進制數的每四位用一個十六進制數碼來表示，整數部分以小數點為界點從右往左每四位一組轉換，小數部分從小數點開始自左向右每四位一組進行轉換。
(2)十六進制轉換成二進制數
如將十六進制數轉換成二進制數，只要將每一位十六進制數用四位相應的二進制數表示，即可完成轉換。
例如：將(163.5B)16轉換成二進制數，則
( 1 6 3 . 5 B )16
| | | | |
(0001 0110 0011. 0101 1011 )2
(163.5B)16=(101100011.01011011)2

『伍』 目前國際上最先進的運動目標檢測演算法

運動目標檢測

基於統計背景模型的運動目標檢測方法
問題： （1） 背景獲取：需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景圖像 （2） 背景擾動：背景中可以含有輕微擾動的對象，如樹枝、樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 （3） 外界光照變化：一天中不同時間段光線、天氣等的變化對檢測結果的影響 （4） 背景中固定對象的移動：背景里的固定對象可能移動，如場景中的一輛車開走、一把椅子移走，對象移走後的區域在一段時間內可能被誤認為是運動目標，但不應該永遠被看做是前景運動目標 （5） 背景的更新：背景中固定對象的移動和外界光照條件的變化會使背景圖像發生變化，需要及時對背景模型進行更新，以適應這種變化 （6） 陰影的影響：通常前景目標的陰影也被檢測為運動目標的一部分，這樣講影響對運動目標的進一步處理和分析 首先利用統計的方法得到背景模型，並實時地對背景模型進行更新以適應光線變化和場景本身的變化，用形態學方法和檢測連通域面積進行後處理，消除雜訊和背景擾動帶來的影響，在HSV色度空間下檢測陰影，得到准確的運動目標。
編輯本段背景模型提取
前提假設 在背景模型提取階段，運動目標在場景區域中運動，不會長時間停留在某一位置 視頻流中某一像素點只有在前景運動目標通過時，它的亮度值才發生大的變化，在一段時間內，亮度值主要集中在很小的一個區域中，可以用這個區域內的平均值作為該點的背景值。具體實現過程：在YUV顏色空間下，Y值的變化范圍為0~255，將該范圍劃分成若干區間[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，對於每個像素點，統計一段時間內每個區間內亮度值的出現的次數。找出出現次數最多的那個區間，將該區間內所有值的平均值作為背景模型在該點的亮度值。這種方法不受前景運動目標的影響。
編輯本段運動目標檢測
檢測當前圖像和背景圖像中對應像素點的差異，如果差值大於一定閾值，則判定該像素為前景運動目標
編輯本段後處理
雜訊的影響，會使檢測結果中出現一些本身背景的區域像素點被檢測成運動區域，也可能是運動目標內的部分區域被漏檢。另外，背景的擾動，如樹枝、樹葉的輕微搖動，會使這部分也被誤判斷為運動目標，為了消除這些影響，首先對上一步的檢測結果用形態學的方法進行處理，在找出經過形態學處理的後的連通域，計算每個連通域中的面積，對於面積小於一定值的區域，將其拋棄，不看做是前景運動目標。[1]

『陸』 圖靈測試已經過時現在有更高級的演算法嗎

首個獲得公民身份的機器人「索菲亞」

我們制定了一個規則，要求社交機器人在20分鍾內與真人就包括娛樂、體育、政治和科技在內的廣泛熱門話題進行連貫有趣的對話。

在決賽前的開發階段，客戶會根據是否願意與機器人再次交談來給它打分。在決賽中，獨立的人類裁判會根據連貫性和自然性以5分制為其打分。

如果任何一個社交機器人的平均對話時長達到20分鍾，並獲得4.0以上的分數，那它就能通過這個重大挑戰。

雖然目前還沒有社交機器人通過這一重大挑戰，但這種方法正引導人工智慧研發，使其在基於深度學習的神經方法的幫助下，擁有類似於人的對話能力。它優先考慮讓人工智慧在適當情況下展現出幽默和同理心，而無需假裝成真人。

『柒』 目前比較流行的決策樹演算法有哪些

ID3演算法，最簡單的決策樹
c4.5 是最經典的決策樹演算法，選擇信息差異率最大的作為分割屬性。
CART演算法，適合用於回歸

『捌』 目前前沿的人工智慧演算法是什麼（除了遺傳演算法，神經網路等）

人工免疫系統、序列參數優化、進化多目標、粒子群優化、模糊規則等等都有吧~一個方向就夠做的了~~

『玖』 指紋識別演算法都有哪些，最先進的是什麼演算法

現在國內外大都採用基於細節特徵點的指紋識別技術，即採用基於圖像處理的指紋識別演算法，有兩種比較有代表性的。一種是基於方向濾波增強，並在指紋細化圖上提取特徵點的演算法，另一種是直接從指紋灰度圖上提取特徵點的演算法。難題在於有些演算法會由於指紋圖像的噪音、皮膚彈性引起的非線性形變等多方面因素，導致在識別過程中出現誤差，影響識別率等[1-2]

指紋演算法存在的難題與方向
指紋圖像預處理：預處理的目的是改善輸入指紋圖像的質量，以提高特徵提取的准確性。本文採用灰度分割法對指紋圖像進行分割。利用中值濾波去噪。通過自適應二值化的方法處理指紋圖像，最後再對圖像進行細化處理並去除毛刺，斷裂等干擾。
指紋圖像特徵提取：對指紋圖像的特徵點進行提取。由於經過預處理後的細化圖像上存在大量的偽特徵點，這些偽特徵點的存在，不但使匹配的速度大大降低，還使指紋識別性能急劇下降，造成識別系統的誤拒率和誤識率的上升。因此在進行指紋匹配之前，應盡可能將偽特徵點去除，針對提取出的指紋細節特徵點含有大量的偽特徵點這一問題，提出了一種邊緣信息判別法，有效地去除了邊界偽特徵點，再根據脊線結構特性去除其毛刺和短脊等偽特徵點，明顯的減少了偽特徵點。
指紋匹配：對指紋圖像的匹配演算法進行研究。特徵匹配是識別系統的關鍵環節，匹配演算法的好壞直接影響識別的性能、速度和效率。為了克服指紋圖像非線性形變的影響，採用基於結構特徵的點匹配演算法，對校準後的點集進行匹配，匹配的特徵點個數在兩個點集中所佔比例大約百分之六十五的范圍內就可判為匹配成功。