10 2018 档案
摘要：Markov property: 在一连串随机事件中，事件的概率只和当前状态有关，而与前面的事件无关。 Markov chain: 满足Markov property的随机模型 条件随机场 条件随机场（conditional random field,CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随
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摘要：Markov Weight Fields for Face Sketch Synthesis 相关知识点：马尔可夫随机场(MRF) 1. Introduction 画像合成方法：MRF(Markov Random Fields) 缺点： 1. 不能合成新的sketch patches，因为它是从tr
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摘要：2017 Data driven vs. model driven Fast face sketch synthesis 相关文献：Heterogeneous image transformation 相关知识：KNN, SFS, SVR, high frequency information 0.
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摘要：参考： 李航《统计学习方法》 【定义】设 X 是输入空间，又设 F 为特征空间，如果存在一个从 X 到 F 的映射 $$ \phi(x):X→F $$ 使得所有的 x,z∈X ，函数 K(x,z) 满足条件 $$ K(x,z)=\phi(x)·\phi(z) $$ 则称 K(x,z) 为 核函数
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摘要：参考： "LDA " "kernel LDA" kernel LDA 用到了散度(scatter)的概念，目标是使样本点在高维空间中的投影满足：类内散度最小，类间散度最大。即： $$ J(W^\phi)=argmax_{(W^\phi)}\frac{W^{\phi T} S_b^\phi W^\ph
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摘要：参考： "LLE原理总结" 个人理解 PCA 降维的缺陷 ：高维空间各个样本之间存在一些线性关系，降维之后并没有保留这些关系。比如，在高维空间中，其最短路径并不是三维空间中的两点之间直线最短，而是如下图的曲面距离，而我们降维后，就变成了投影距离。 因此，我们希望能够保留原空间的距离（只是一个例子），
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摘要：论文：2005 CVPR a nonlinear approach for face sketch synthesis and recognition 论文：2005 CVPR a nonlinear approach for face sketch synthesis and recognitio
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摘要：2002 ICIP Face photo recognition using sketch网盘链接 密码：if7l 2002 ICIP Face photo recognition using sketch网盘链接 密码：if7l ABSTRACT INTRODUCTION SKETCH RECOG
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摘要：文献题目如下： [1] 2002 ICIP Face photo recognition using sketch [2] 2005 CVPR a nonlinear approach for face sketch synthesis and recognition [3] 2017 Data-d
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