随笔分类 - 4 Computer Vision
Computer Vision, Artificial Intelligence
摘要：原文转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7976145暑假听了computer vision的一个Summer School，里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法，受益颇深，在这里把他的方法总结一下:-------------------------------------------------------------------------------------------------1.
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摘要：经过千辛万苦终于把blitz和boost库编译好了，下面开始看代码喽~代码链接：http://www.computing.edu.au/~12482661/hog.html usage: svm_learn [options] example_file model_fileArguments: example_file-> file with training data model_file -> file to store learned decision rule inGeneral options: -? -> this help\n -v [0..3] -> v
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摘要：最近做的两个实验中，都需要对在linux下编写的mex程序进行修改使得能够在windows平台下编译。其一：deformable part model的源码http://www.cs.brown.edu/~pff/latent/其二：使用HOG特征进行templateMatching的小demo，使用了上述源码中的resize,以及feature提取和convolution的.cc源码进行mex编译。http://web.mit.edu/jxiao/的网页下的：http://web.mit.edu/jxiao/Public/software/templateMatching/下面简述修改方法：
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摘要：http://blog.pluskid.org/?p=696http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.htmlSVM开源的包很多，像libsvm,svmlight等等。opencv实现是基于libsvm2.6写的。
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摘要：行人检测(Pedestrian Detection)资源一、论文CVPR2012与行人检测相关的论文[1]ContextualBoostforPedestrianDetectionYuanyuanDing,JingXiao[2]UnderstandingCollectiveCrowdBehaviors:LearningMixtureModelofDynamicPedestrian-AgentsBoleiZhou,XiaogangWang[3]Pedestriandetectionat100framespersecondRodrigoBenenson,MarkusMathias,RaduTimo
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摘要：CVPR 2012 just ended in Providence and I wanted to quickly summarize some of my personal highlights, lessons and thoughts.FREAK: Fast Retina KeypointFREAKis a new orientation-invarient binary descriptor proposed by Alexandre Alahi et al. It can be extracted on a patch by comparing two values in the
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摘要：--2009--1. Image Descriptors· [SIFT] Lowe, D.G.Distinctive image features from scale-invariant keypoints. IJCV, 2004.·· [GIST] Oliva, A., Torralba, A.Modeling the shape of the scene: a holistic representation of the spatial envelope. IJCV, 2001.· [Shape Context] Belongie S., Mali
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摘要：Weprovide an overview of the current state-of-the-art of computer vision by studying a set of cutting-edge advanced computer vision topics. Nine selected computer vision research topics reflect the current state in machine vision. The main objective is to review cutting-edge computer vision research
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摘要：A list of topics for advanced computer vision from 2003 to 2010, interestingly, if you make a comparison.2003 (Link)Texture synthesisImage completionSeparating style from contentSemantics of words and picturesMulti-scale Stochastic Modeling and EstimationSpace-Time StereoSubspace methods for rigid a
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摘要：Excellent Papers for 2011Posted by Corinna Cortes and Alfred Spector, Google ResearchCorinna Cortes and Alfred Spector of Google Research have collected up great papers published by Glooglers in 2011.Source:http://googleresearch.blogspot.com/2012/03/excellent-papers-for-2011.htmlUPDATE: AddedTheo Va
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摘要：ACCV'12URL: http://www.accv2012.orgPaper Submission: July 1st, 2012Conference: Nov 5-9, 2012ECCV 2012workshop deadlines are approaching quicklyhttp://eccv2012.unifi.it/WACV'13URL: http://cvl.cse.sc.edu/wacv2013/Paper Submission: Aug 15, 2012Workshop: Jan 17-18, 2013FG 2013http://fg2013.cse.s
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摘要：准备数据集：1.生成新的imagelist2.改变SelectImagesParsingXML()中if objectsize / imagesize >= 0.9这一句的参数来选择bounding box比例不一样的图像，保存在imagelist中。3.运行上述程序。4.在VOCdevkit中新建文件夹，如VOC0002,并在其中添加5个文件夹，分别是：Annotations，ImageSets，JPEGImages，SegmentationClass，SegmentationObject。5.修改SelectImagesToDirectory()函数中保存文件的位置，将上述image
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摘要：CV方向会议时间表：http://iris.usc.edu/Information/Iris-Conferences.htmlCV方向研究团体：http://www.cs.utexas.edu/~grauman/research/pubs.htmlCalTech - CV Group (P Pero...
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摘要：读文章和学习过程中经常会遇到concave,convex以及down,up的组合。怎样区分呢？下面有一些摘自网络的定义，不同情况下应有不同的定义，以下仅供参考：定义一：当四种都存在时：上凹（convex upward）：y'>0 y''>0下凹（convex downward）：y'<0 y''>0上凸（convexupward）：y'>0 y''<0下凸（convex downward）：y'<0 y''<0定义二：在同济版《高等数学》中，只有凸（上
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摘要：http://blog.pluskid.org/?p=533http://renjie1983.wordpress.com/2007/10/13/manifold-learning-%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ [转贴] 流形学习简介 流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文章: Isomap and LLE (Locally Linear Embedding).
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摘要：作机器视觉和图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目，边做边写文章。 做好这几点的途径之一就是利用网络资源，利用权威网站和专家们的个人主页。依照下面目录整理：[1]研究群体(国际国内) [2]专家主页 [3]前沿国际国内期刊与会议 [4]搜索资源 [5]GPL软件资源研究群体用来搜索国际知名计算机视觉研究组(CV Groups)：国际计算机视觉研究
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摘要：人脸识别理论与应用研究作者：山世光文章来源：中科院计算所山世光1引言在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方。然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，即使是面容极其相似的双胞胎，其家人通常也能够非常容易地根据他们面孔上的细微差异将他们区分开来。这使得我们不得不承认这个世界上找不出两张完全相同的人脸！那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？能否设计出具有与人类一样的人脸识别能力的自动机器？这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身？对这些问题的分
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摘要：1.哈尔基函数 最简单的基函数是哈尔基函数(Haar basis function)。哈尔基函数在1909年提出，它是由一组分段常值函数组成的函数集。这个函数集定义在半开区间[0,1)上，每一个分段常值函数的数 值在一个小范围里是1，其他地方为0，现以图像为例并使用线性代数中的矢量空间来说明哈尔基函数。 如果一幅图像仅由2^0=1个像素组成，这幅图像在整个[0,1) 区间中就是一个常值函数。用q_00(x)表示这个常值函数，用V0表示由这个常值函数生成的矢量空间，即V0：q_00(x)=1(0<=x& lt;1)或0(其它),它是构成矢量空间V0的基。 如果一幅图像由2^1=2个
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摘要：pasting2010年的会议时间表：(贴在这里只是为了了解大概情况） BIOSTEC'10 09.09.04 09.10.07 10.1.20-23 Valencia, Spain INSTICC-selected for Springer EI-Awaiting confirmation IJBEST-Int. Conf.Bio-inspired Systems and Signal Processing CVPR’10 09.11.19 10.02.05 10.6.13-18 San Francisco,USA IEEE EI IEEE Conf. Computer Vision
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摘要：读取Obj格式的模型文件(Dx10)- [Tutorial]引言： 最近开始用DirectX 10了，感觉和Dx9还是有一些变化的。虽然还不能完全理解这些变化所带来的优势，但是基本还是适应了。 唯一觉得不适应的就是在Dx10的接口里面，D3DX库里面已经没有对于.x模型文件的直接支持了。就是说不能通过D3DX来读取.x模型文件了，Dx10提供了一种新的模型格式sdkmesh。但是为了读取这种模型，或者自己写解析器，可能会很复杂，或者用DXUT的接口，但是如果仅仅为了读取模型文件就用了这个庞大的接口多少显得有些累赘。所以我自己也弄了一个读取Obj格式的模型文件的Demo，对于想读取自己自定义格式
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