10 2014 档案
摘要:double 就是简单地把一个变量类型转换成double型,数值大小不变。函数im2double将输入换成double类型。如果输入是unit8,unit16或者是二值的logical类型,则函数im2double 将其值归一化到0~1之间,当然就是double类型的了。如果输入本身就是double...
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摘要:TPR=TP/P :真正率:判断对的正样本占所有正样本的比例。 Precision=TP/(TP+FP) :判断对的正样本占判断出来的所有正样本的比例FPR=FP/N :负正率:判断错的负样本占所有负样本的比例。 Recall = TP/(TP+FN) = TP/P,就是TPR.ROC曲线:横轴是F...
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摘要:1、Graph-Based 方法简介 基于图的图像分割方法将图像伪造成带权值无向图的形式 :G = (V, E)其中,V是顶点集合,把图像中的每个像素或者每个区域看成图的一个顶点;E是边的集合,连接相邻的像素点或者相邻区域两个区域。每条边的权值是表示相连接的两部分的特征信息,如颜色特征等。 ...
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摘要:一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块的空间颜色分布和光强分布。 纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中...
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摘要:受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, 简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反应着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接...
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摘要:LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出,用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用,改善了一些数据集[45]...
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摘要:https://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=570http://spams-devel.gforge.inria.fr/index.html在一篇显著性检测文章:Saliency Detection via Dense and Sparse Reconstruction ...
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摘要:最大期望算法:EM算法。在统计计算中,最大期望算法(EM)是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算:第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计,计算其最大似然估计值;第二步是最大化(M),最大化在E步上...
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摘要:混合高斯模型和EM算法 这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation)。 与K-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,...
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