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比如：
['A','A','A''A','A','C','A','A','A','A','C','A','C','C','C','C','C','C','C']
这个列表里面的第一个C是错误的数据，我称之为“噪点”。
需要找出第一个和第二个C并修改成A，同时不影响后半部分的C。不知道有没有好的办法？
假设
- 噪点数据不会连续出现三次，三个及以上视为正常数据
背景
使用face-recognition做视频人脸识别，有时很少的几帧会识别错误，A 识别成了 C ，但是一个片段绝大部分还是能正确识别的。目前需要修正这些识别错误的人脸，根据前后几帧做出推断。
上面这个例子，恰巧同一块区域先出现了 A ，镜头切换后 C 的脸也在同一块区域。
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Kirscheis 2022-07-09 07:41:44 +08:00 via Android  1
现成的算法不好改的话，对 confidence 做 bilateral filter 试试
以及连续跟踪目标是研究得挺成熟的专门的算法，叫做 object tracking 或者 target tracking ，你可以找找，我记得有些算法有直接套 yolo 的实现，可以网上下载代码先试试 |
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tramm 2022-07-09 08:16:11 +08:00 1
卡尔曼滤波算法?
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shinyy 2022-07-09 08:22:40 +08:00 via iPhone 1
3*1 的邻域 中间值修正为邻域里数量多的值就可以了
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codehz 2022-07-09 08:42:57 +08:00 via iPhone 1
听起来可以滑动窗口，窗口大小为 4 ，然后发现中间两个至少一个与周围不同的，就修复，方式为复制左侧活着右侧的值覆盖
（所以 A A A B C C C 这种情况怎么处理） |
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AyaseEri 2022-07-09 12:27:05 +08:00 1
理论上，这应该是椒盐噪声，中值滤波能一定程度上解决问题
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LeeReamond 2022-07-09 12:32:06 +08:00 1
图像学上解决这种问题一般用以下流程，比如 canny 边缘检测
1.卷积，你这个时间序列的话可能跑核=3 的一维卷积 2.滞后边界跟踪，经过 1 以后，仅有左右两边都是 C 的 C 点，才会是 C 点，可以认为这是个强 C 点，而卷积后改值了的 C 点就是弱 C 点，如果弱 C 点与强 C 点连接则将其调整为强 C 点 |
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documentzhangx66 2022-07-09 14:38:14 +08:00 1
简单的平滑算法就可以检测甚至过滤掉这些噪点。
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nightwitch 2022-07-10 03:12:46 +08:00 via Android 1
这个是做连续检测常见的问题，常规的思路就是做利用之前的识别结果在时序上做移动平均。
可以找点 object tracking 的代码看看 |
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