Jason.Hevey

摘要： 转载地址：http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一 原理 1 概念：GLCM，即灰度共生矩阵，GLCM是一个L*L方阵，L为源图像的灰度级 2 含义：描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布，可看成两 阅读全文

摘要： train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr 阅读全文

摘要： 推荐一个学习交流群：图像/视频处理交流群 582226901 建群目的就是促进学术交流，欢迎任何和学术有关的朋友加入！群共享会持续更新各类代码资源。 阅读全文

摘要： 1、face.com 以色列公司，某年六月时被Facebook收购，同时暂停了API服务，之前测试过他们的服务，基本上是了解到的应用中做得最牛的了。 2、orbe Orbeus由麻省理工学院和波士顿大学的几个科学家联合创立，他们致力于让Orbeus实现能从照片或视频中识别出所有内容。 测试：结果同样 阅读全文

摘要： PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如 个性化推荐中应用了SVD， 阅读全文

摘要： 机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。 阅读全文

摘要： 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 阅读全文

摘要： 原文地址：NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者：向望大海的鱼 08年，被老板逼得走投无路，xx所得项目看来是实在躲不过去，只好硬着头皮上。开发一款图像处理软件，里面内容很多，不过核心就是NSCT变换。NSCT变换06年的新东西，现在跟风研究的热点。可惜 阅读全文

摘要： 来源：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其acc 阅读全文

摘要： 过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点，这些点严重偏离正常位置。我们知道，决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量，如果支持向量中碰巧存在异常点，那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据，最后的超平面就不是 阅读全文

摘要： 本文转自：http://blog.csdn.net/chgm_456d/article/details/8100513 我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念。后来看了一些文章，其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造”(以下简称， 阅读全文

摘要： 转自：http://www.cnblogs.com/rong86/p/3558344.html matlab中函数imresize简介： 函数功能：该函数用于对图像做缩放处理。 调用格式： B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍，即缩放图像。 m大于1， 则放大 阅读全文

摘要： matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2。前者计算一个向量自身的距离矩阵，后者计算两个向量之间的距离矩阵。基本调用形式如下： D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式，非常方便，还可以调用自己编写的距离函数。 需要注意的是 阅读全文

摘要： 图像处理中不适定问题 作者：肖亮博士 发布时间：09-10-25 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 阅读全文

摘要： 牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari a 阅读全文

摘要： 很多公式和图传起来比较麻烦，其实这是一篇论文(仅参考) 图像和视频抠图(Matting)技术可以分成自动和半自动；根据背景的先验知识，又有蓝屏背景，已知背景，和自然背景扣图。报告介绍了自然背景下的半自动扣图，以及能获得类似结果的技术，如Snapping。其中我实现了Bayesian Matting。 阅读全文

摘要： 1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/papers/cvpr2001.pdf 论文下载http://grail.cs.washington.edu/ 阅读全文

摘要： 一、常见的概率分布 表1.1　概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 阅读全文

摘要： (from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by  阅读全文

摘要： 在统计理论中，Bhattacharyya距离用来度量两个离散或连续概率分布的相似性。它与Bhattacharyya系数（Bhattacharyya coefficient）高度相关，后者是用来度量两个统计样本的重叠度的。所有这些命名都是为了纪念A. Bhattacharyya，一个在1930年工作于 阅读全文