12 2014 档案

显著目标检测思路
摘要：转自http://www.360doc.com/content/14/0725/09/10724725_396891787.shtml1、显著目标检测介绍显著性检测最近几年成了研究热点，从计算机视觉三大会议（ICCV, CVPR, ECCV）上的文章数量就可以看出，大概每届会议都有10来篇的样子，一... 阅读全文

posted @ 2014-12-31 20:17 cleiyang 阅读(3630) 评论(0) 推荐(0)

matlab曲线、图形绘制方法（不断更新）
摘要：转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_60ec9dcb0100x4qq.htmlhold on 是当前轴及图形保持而不被刷新，准备接受此后将绘制hold off 使当前轴及图形不在具备被刷新的性质hold on 和hold off，是相对使用的前者的意思是，你在当前图的... 阅读全文

posted @ 2014-12-26 10:55 cleiyang 阅读(1529) 评论(0) 推荐(0)

高斯混合模型GMM
摘要：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大... 阅读全文

posted @ 2014-12-19 10:55 cleiyang 阅读(569) 评论(0) 推荐(0)

关于程明明objectness工作的解释，转自http://www.cvchina.info/2014/02/25/14cvprbing/和http://blog.csdn.net/readzw/article/details/20126985
摘要：BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps.Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014.[Project... 阅读全文

posted @ 2014-12-18 15:42 cleiyang 阅读(832) 评论(0) 推荐(0)

Laplacian矩阵包括正则的
摘要：参考http://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 阅读全文

posted @ 2014-12-11 16:12 cleiyang 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)

关于谱聚类spectral clustering转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9b714a0100is5k.html
摘要：什么叫Spectral Algorithm?广义上来说，任何在演算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。 从很老很老的PCA/LDA，到比较近的Spectral Embedding/Clustering，都属于这类。为什么要用SVD/特征值分解?其实并不是为用而用，... 阅读全文

posted @ 2014-12-11 15:51 cleiyang 阅读(724) 评论(0) 推荐(0)

稀疏表示优化方面的零碎东西
摘要：1、0范数无解，通常要用1范数近似求解；2、基矩阵去掉第i列为了避免求得平凡解，一般子空间聚类的意思是用矩阵本身表示该矩阵，就是X=XZ，如果Z=I就相当于出现平凡解，抽掉第i列后用其他列表示第i列才是子空间聚类要求的解。3、仿射空间、仿射组合：仿射空间，又称线性流形，是数学中的几何结构，这种结构是... 阅读全文

posted @ 2014-12-01 15:38 cleiyang 阅读(267) 评论(1) 推荐(0)