摘要: Abstract : The goals of this lecture is to use the level set framework in order to do curve evolution. The mean curvature motion is the basic tool, and it can be extended into edge-based (geodesic active contours) and region-based (Chan-Vese) snakes. Setting up Matlab. First download the Matlab tool阅读全文

摘要: 没办法，常常国外网站不能访问，转一下。Abstract : Learn the basic features of Matlab, and learn how to load and visualize signals and images.Basic Matlab commands. Create a variable and an array % this is a commenta = 1; a = 2+1i; % real and complex numbersb = [1 2 3 4]; % row vectorc = [1; 2; 3; 4]; % column vectord =阅读全文

摘要: 为了搞manifold，要用到matlab编译，网上找的gnumex - Matlab下调用gcc编译软件下载地址: https://sourceforge.net/projects/gnumex软件安装和使用说明: http://gnumex.sourceforge.net/软件功能:在MATLAB上调用MinGW或Cygwin编译C和Fortran的mex代码。这就意味着，我们可以在MATLAB上编译Linux的C程序代码和调用Linux的库编译出MATLAB能用的Mex程序。What a nice tool!安装步骤:1. Sourceforge上下载软件，目前最新版2.01。解压缩到任阅读全文

摘要: 看到老外的一个教学，正好在学。转一下This course is an introduction to the computational theory of manifolds. Manifold models arise in various area of mathematics, image processing, data mining or computer science. Surfaces of arbitrary dimension can be used to model non-linear datasets that one encounters in modern d阅读全文

摘要: 图像处理中不适定问题（ill posed problem）或称为反问题（inverse Problem）的研究从20世纪末成为国际上的热点问题，成为现代数学家、计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域。数学和物理上的反问题的研究由来已久，法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在、唯一并且稳定的则称该问题是适定的（Well Posed）.如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条，称该问题是不适定的。典型的图像处理不适定问题包括：图像去噪（Image De-nosing），图像恢复（Image Restorsion），图像放大（Image Zoo阅读全文

摘要: 要说哪一个方法被做的全面，那莫非LE莫属。如果只说LE这个方法本身，是不新的，许多年前在做mesh相关的领域就开始这莫用。但是放在黎曼几何的框架内，给出完整的几何分析的，应该是Belkin和Niyogi（LE作者）的功劳。LE的基本思想就是用一个无向有权图来描述一个流形，然后通过用图的嵌入（graph embedding）来找低维表示。说白了，就是保持图的局部邻接关系的情况把这个图从高维空间中重新画在一个低维空间中（graph drawing）。 在至今为止的流行学习的典型方法中，LE是速度最快、效果相对来说不怎莫样的。但是LE有一个其他方法没有的特点，就是如果出现outlier情况下，它的鲁阅读全文

摘要: 数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能的关系应该是：人工智能>模式识别>数据挖掘>机器学习机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，它是关于让机器具有学习能力的一些算法。许多情况这种算法给一些数据和从这些数据属性的推出的信息对将来出现的新的数据做出预测。之所以可以这么做是因为大多数的非随机的数据包含一些模式，这些模式可以让机器去做泛化。机器学习的相关概念：监督式学习：训练数据中包含输入的向量集合并且有相应的目标值（labeled样例）例如分类（Classification）、关联规则、回归(Regression)非监督式学习：训练数据中不包含labeled样例例如聚类(Clus阅读全文

摘要: 核函数方法简介(1)核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space, RKHS)研究是在20世纪40年代开始的。(2)核函数方法原理 根据模式识别理论，低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分，但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归，则存在确定非线性映射阅读全文

摘要: Local PCA阅读全文