2016年9月8日

LBF特征和增强的LBF特征。

摘要: LBP特征:%使用Winedt-Xelatex:\documentclass{article} %article文章 %\documentclass[journal]{IEEEtran} \usepackage{cTex} %使用中文字符 \usepackage{amsma... 阅读全文

posted @ 2016-09-08 20:02 Raby_Draby 阅读(961) 评论(0) 推荐(0)

2016年9月3日

Constrained Joint CRF for Simultaneous FAUR and FLD

摘要: \documentclass{article} %article文章 %\documentclass[journal]{IEEEtran} \usepackage{cTex} %使用中文字符 \usepackage{amsmath} %使用数学公式 \usepackage{... 阅读全文

posted @ 2016-09-03 21:09 Raby_Draby 阅读(350) 评论(0) 推荐(0)

2016年8月29日

Localizing Parts of Faces Using a Consensus of Exemplars

摘要: 方法:基于1000个手动标记的实例图像,组合局部检测器的输出和一组非参数的全局模型。假定全局模型产生块的位置作为隐含变量,然后推导一个贝叶斯目标函数,然后使用一组模型关于隐含变量求解最优化。 人脸检测:COTS商业人脸检测器。 简介: 我们将块的定位表示贝叶斯推理,其将一个人脸形状... 阅读全文

posted @ 2016-08-29 10:36 Raby_Draby 阅读(384) 评论(0) 推荐(0)

2016年8月10日

3 Decomposition Methods

摘要: 分解方法是解决问题的一般方法,其将问题分解为更小的问题并且并行地或者顺序地解决每个更小的问题(当采用顺序的方式时,优点是问题的复杂性呈超线性增长(more than linearly)。 如果问题在单步操作中分解有效,那么我称该问题为(块)可分的,或者容易并行化的。例如,假定变量x... 阅读全文

posted @ 2016-08-10 12:38 Raby_Draby 阅读(477) 评论(0) 推荐(0)

2016年8月5日

2.1 Localization and Cutting-Plane Methods

摘要: Locatization and Cuttingcutting-plane oracle 切平面预言器finding cutting-planes 找到切平面localization algorithms 定位算法specific cutting -plance methods 特... 阅读全文

posted @ 2016-08-05 14:13 Raby_Draby 阅读(380) 评论(0) 推荐(0)

2016年7月31日

01-subgradients_notes

摘要: Subgradients 次梯度 S. Boyd and L. Vandenberghe Notes for EE364b, Stanford University, Winter 2006-07 April 13, 20081 定义 我们称一个矢量g∈Rn是函数f:Rn→R在x∈... 阅读全文

posted @ 2016-07-31 10:24 Raby_Draby 阅读(539) 评论(0) 推荐(0)

2016年7月24日

课程

摘要: EE364b EE227BT (test) EE236C 阅读全文

posted @ 2016-07-24 16:55 Raby_Draby 阅读(236) 评论(0) 推荐(0)

2016年7月23日

Proximal Algorithms--Accelerated proximal gradient method

摘要: 4.3 Accelerated proximal gradient method:加速近端梯度方法: 基本的近端梯度方法的所谓的“加速”版本,就是在算法中包含了一个外推(extrapolation)步骤,一个简单的版本是: yk+1:=xk+ωk(xk−xk−1) xk+1:=pr... 阅读全文

posted @ 2016-07-23 20:02 Raby_Draby 阅读(1216) 评论(0) 推荐(0)

2016年7月21日

Proximal Algorithms--proximal gradient algorithm

摘要: 4.2 近端梯度法Proximal gradient method 无约束的优化问题,代价函数可以分成两个部分: minf(x)=g(x)+h(x) 其中 1.g是凸的,可微的,并且domg=Rn, 2.f是闭的,凸的,可能不可微,proxh容易计算。例如问题:L1 no... 阅读全文

posted @ 2016-07-21 19:22 Raby_Draby 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0)

Proximal Algorithms--Proximal minimization

摘要: 4.1 近端最小化 Proximal minization 近端最小化算法(proximal minization algorithm),也称为近端迭代(proximal iteration)或者近端点算法(proximal point algorithm). xk+1:=pr... 阅读全文

posted @ 2016-07-21 11:15 Raby_Draby 阅读(738) 评论(0) 推荐(0)

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