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RSS订阅原创 《世界上最神奇的30个经典定律》读书笔记
1、破窗理论 如果有人打坏了一个建筑物的窗户玻璃，而这扇窗户又没有及时维修，别人就可能受到某些暗示性的纵容，去打烂更多的窗户玻璃。 破窗理论助长了几种心理：1）颓丧心理；2）弃旧心理；3）从众心理；4）投机心理。 要杜绝破窗效应，关键是我们如何把握环境的这种暗示和诱导作用。对于影响深远的小过错要进行小题大做的处理，及时修好第一个被打破的窗户。
2016-05-30 10:46:39
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原创 人手检测
Visual Geometry Group的Arpit Mittal,Andrew Zisserman和Phil Torr提出一种静态图像检测人手的方法，这一人物比较具有挑战性，因为人手的形状和视角各异，人手可以是打开或闭合的，可以是部分重合的，每个手指的关节不同，可能抓住物体或其他手。 他们使用一种两级假设和分类框架。结合手型、情境、皮肤等进行检测。 项目地址：Hand detection u
2016-05-20 14:59:33
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原创 人体姿态估计
Visual Geometry Group的Marcin Eichner，Manuel J.Marin-Jimenez,Andrew Zisserman,Vittorio Ferrari等提出一种静态图像中估计人体姿态的方法，甚至在复杂背景下。图片中的人能在任意位置，穿任意种类的衣服，任意颜色的衣服。唯一的要求是人是直立的并且是正面。项目提供Matlab代码，地址为：human pose estim
2016-05-19 15:50:46
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原创 上半身检测
不同于人脸检测，上半身检测的目标是为了检测图像中人体的上半身。这一项目同样来自牛津大学的Visual Geometry Group，项目主页：Upper Body Configuration Detection其首先通过标注了上半身位置的图片进行训练，得到原型配置： 然后进行检测： 项目提供Matlab源码。但有时视频图像中本来就只有上半身，针对这种情况，Manuel J.Marin-Jimen
2016-05-18 11:58:24
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原创 仿射不变特征检测
这一项目来自牛津大学Visual Geometry Group。其要解决的问题是在任意图像中检测仿射不变特征。 这一技术可以应用在图像识别领域，比如车牌识别、行车记录仪等，这样能放宽对摄像头位置的要求。项目主页：Affine Covariant Features有Linux和Matlb源码。
2016-05-17 12:09:59
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原创 基于图像的人数统计
基于图像的人数统计属于模式识别问题，可应用于安防领域。传统的方法包括：1）视频捕获；2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；3）目标识别（模式识别、特征点分析），如人脸识别，头肩部识别等，OpenCV里可以使用Hear特征、级联分类器来进行特征检测；4）目标跟踪——基本方法有直方图特征匹配和运动目标连续性匹配，OpenCV里可以使用CamShift算法直接对
2016-05-16 17:36:49
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原创 语音增强噪声类型及评估方法
语音增强属于数字信号处理中的语音信号处理领域。1、简介1.1 噪声类型 语音增强的目的是提高语音信号的质量或可懂度，减少失真。这里主要介绍单麦克风信号语音增强，常见的失真有： (a) 加性声学噪声：就是麦克风在录制语音时同时录制进去的背景环境声音 (b) 声学混响：多径反射引起的叠加效应 (c) 卷积信道效应：导致不均匀或带宽
2016-04-12 09:18:06
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原创 C++编程规范
关于组织和策略问题0、不要拘泥于小节（了解哪些东西不应该标准化） 类、函数和枚举：LikeThis；变量名：likeThis；私有成员变量名：likeThis_；宏名称：LIKE_THIS。1、在高警告级别干净利落地进行编译2、使用自动构建系统3、使用版本控制系统 最廉价也最流行的版本控制系统是cvs。4、在代码审查上投入关于设计风格5、一个
2016-04-11 09:53:31
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原创 我们手机的需求到底是什么
360大神的介入，手机市场一片血海，市场上什么样的手机都有，做手机的什么人都有，我没买过很多手机，玩过其他人的手机，总体感觉就是，没有让人满意的。 以前，诺基亚就是手机，那时的手机的主要功能还是打电话和发短信，有基本的社交属性。然而苹果手机的出现，手机一下子就多出了很多娱乐属性，这其中触摸屏的应用功不可没。我的第一部手机是诺基亚，第二部是小米1，第三部是魅蓝，诺基亚就不说了，
2015-06-26 21:22:18
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原创 OV手机无线快门测评
1、功能 通过声波控制手机照相，即将手机相机的快门键分离出来。2、作用 1）防手抖。手机快门键极度影响手机照相的用户体验，因为手机照相极容易手抖，特别是大部分手机相机的快门键都是在下方，用户往往是捏着手机在照相，很容易手抖。 2）解放姿势。拍照再也不用双手接触手机，单手拿手机，另一只手握快门控制，理论上自拍可以摆出任意姿势（只要你能摆得出）
2015-04-20 21:20:40
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原创 迅雷与迅雷看看播放器使用体验（四）
以上便是迅雷主界面部分，最后来说说迅雷悬浮窗。9、迅雷悬浮窗是它的logo，一只飞鸟，当开始一个任务时，就会显示连接资源，之后就会显示下载速度，跟主界面正在下载的任务后面的状态一致。 10、将鼠标放在悬浮窗上，则显示正在下载的任务和已完成的任务。 11、左键单击悬浮窗，没反应；左键双击悬浮窗，则跳出
2015-04-20 20:56:38
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原创 迅雷与迅雷看看播放器使用体验（三）
5、在迅雷看看播放器中点击“我的”，显示“可能喜欢”和“播放记录”。由于我第一次安装迅雷看看播放器（以前安装过，后来重装系统卸了），所以未能分析出我的观影喜好。可是我刚刚用迅雷看看播放器播过《澳门风云》，按理说播放记录中应该有才对。 在我挑选了一些我喜欢的影片后，迅雷给我推荐了一些影片。推荐这个功能还是不错的，推荐的电影也是大体跟我选的电影风格类似，只是我很奇
2015-04-20 20:45:15
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原创 迅雷与迅雷看看播放器使用体验（二）
2、点击任务下PLAY按钮，可以边下边播，但是需要安装迅雷看看播放器。边下边播一般就是为了可以多次观看，这也是快播默认的功能，也就是说用快播播放会将影片下载到一个指定文件夹。边下边播同时兼顾了下载和播放的功能，只是有时有些影片看一遍就不会再看了，这样得定期清理文件夹，否则越存越大。注意在这个界面没有下载按钮，因为迅雷已经有这个下载任务了，现在是边下边播。 在左
2015-04-20 20:33:08
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原创 迅雷与迅雷看看播放器使用体验（一）
一、使用体验 1、 双击桌面快捷方式，启动迅雷，显示出主界面和悬浮窗。主界面默认显示正在下载界面，可显示正在下载的任务名、下载任务大小、下载进度和下载状态（图中是暂停）。 左键单击任务，可以试用高速通道，会显示高速通道剩余时间和提升的速度，主界面和悬浮窗都会显示下载速度，试用完毕若想继续加速，则需开通会员。从下载速度看，高速通道会稍快。
2015-04-20 20:18:32
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原创 airmusic产品分析报告
1、 产品描述——它是什么 第一眼看到包装盒，上面印着Wi-Fi音频接收器，因为之前玩过蓝牙音箱，以为airmusic也是通过Wi-Fi来接收并播放音乐，看到盒子后面的说明，才明白它只通过Wi-Fi接收音频，然后通过与其连接的音箱来播放音频，所以是一个将传统音箱升级为无线音箱的设备。 它支持AirPlay、DLNA、QPlay三种音频传输协议，能将手机、平板和电
2015-04-20 19:54:13
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原创 声波传输设计过程总结二
进入到7月份，开始优化声波传输方案，主要目的是为了提高码率。 v1.7-beta1为四频版，理论上来说，只要带宽足够，任意频都是可以的。 v1.8-beta1开始设计八频版，前面可发送的数据是十六进制的，此时开始调整为八进制。这个版本使用了双线程。 v1.8-beta2优化每次发送的频率数为参数，
2015-04-18 19:28:49
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原创 安卓 NDK与JNI
一、简介 Android NDK(Native Development Kit)是一套开发工具，允许Android应用嵌入由C/C++源代码编译来的本地代码（绕过Dalvik虚拟机），通过JNI(Java Native Interface)调用。JNI和Android没有关系，只是一种Java调用Native的机制，第三方应用可以使用JNI完成自己的C动态链接库(.so文件)，但
2015-04-09 18:06:00
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原创 隐马尔科夫模型
一、马尔科夫链 隐马尔科夫模型是语音和语言处理中最重要的机器学习模型，为了正确定义它，首先需要介绍马尔科夫链，或叫显马尔科夫模型。马尔科夫链和隐马尔科夫模型都是有限状态机的扩展。有限状态机是一组状态和状态之间的转换关系，而加权有限状态机定义了状态转换路径的概率，离开一个状态节点的概率和为1。马尔科夫链是加权状态机的一个特例，其输入序列唯一决定了状态机将经过哪些状态。因为它不能表示
2015-04-09 17:56:35
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原创 声音特征提取：MFCC向量
声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好的代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。目前有许多声音特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数MFCC、线性预测倒谱系数LPCC、多媒体内容描述接口MPEG7等，其中MFCC是基于倒谱的，更符合人的听觉原理，因而是最普遍、最有效的声音特征提取算法。在提取MFCC前，需要对声音做前期处理，包括模数转换、预加重和加窗。
2015-04-09 17:07:13
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原创 异常声音检测总结
异常声音检测，顾名思义，就是检测现实生活中的异常声音，如枪声、爆炸声、哭声、尖叫声等，属于公共安全监控的范畴。传统的公共安全监控是用摄像头，但是摄像头只能监控某个固定的场景，而且受光线影响很大，因而在电影中，罪犯只要知道摄像头的位置，就可以很容易地避开摄像头或用布将摄像头遮住。 随着移动互联网的发展，各种可穿戴式的安全产品相继出现，但都是主打定位牌，360儿童手表倒是可以录音，但是需
2015-04-09 16:39:48
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原创 互联网产品经理找工之旅
一般来说，公司会在上半年招暑期实习生，下半年开始招应届毕业生，当然是走校招流程那种，即网申——笔试——面试——offer。2014年作为应届毕业生的我，看着身边的朋友同学废寝忘食的拿offer，难免不被卷进这个浪潮之中。 由于已经在360实习过，并且可以留下来，所以在别人在海投时我并没有跟风，主要精力还是放在毕业论文上。实习的时候做的是智能算法研发岗，而我心里对产品经理一直充满好
2015-03-01 00:30:38
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原创 《周鸿祎自述——我的互联网方法论》读后感
最近读了这本书，总结起来，就是顺应趋势，用户至上，体验为王，免费和微创新这几个关键词。 说白了就是先圈地，后宰羊，互联网都是这种模式，赚钱无非也就两种模式——让愿意付费的人掏钱，让想放广告的人掏钱。这些感觉自己都体会到了，并非通过本书才学习到，所以也没感觉到有什么新的地方。书中一些节选还是蛮有道理的，得分享下。 ”大家都不爱看说明书，都不爱静下心来学习，而且是一
2014-09-12 16:43:04
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原创 实习心得
5个月，一个算法，若干篇文档，申请3个专利，认识一堆不错的人，实习收获还是很大的。 声波传输，据我所知，有很多种实现方式，跟3G有WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000是一样的道理，本质上都是在不同的频段通过波来传送信息。 有些声波传输方案用的是超声波（20kHz）以上，这类实现方式需要专门的发送和接收元件或设备，那就讨论了。 我实习所做的东西，就是通过可听见
2014-09-01 11:16:52
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原创 Android学习笔记（一）——Android平台简介
Android是一个开放的手机操作系统平台，为移动设备提供了一个包含操作系统、中间件及应用程序的软件叠层架构。1 Android的特性 Android基于Java，它的流行一方面是Google的大力支持，另一方面是由于它自身的特性： 1）应用程序框架：方便重用和替换手机组件 2）Dalvik虚拟机：专为移动设备优化 3）内
2014-04-04 00:46:46
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原创 FastICA算法
目前比较成熟的线性盲源分离算法有很多，FastICA是其中之一。1 ICA算法流程(1) 归一化 首先将观测数据x归一化，即减去其均值m=E{x}使其具有零均值。这意味着s也是零均值的。 归一化预处理能简化ICA算法，在估计出归一后的混合矩阵A后，将计算出的分离信号s再加上s的均值A-1m。(2) 白化 在归一化之后，线性变换
2014-03-30 17:26:40
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原创 独立成分分析
在已知语音信号方向的情况下，波束形成能明显改善语音质量，提高信噪比；然而在实际环境中，人可能是走动的，即使坐立不动，由于身体的扭曲使得语音到达阵列的方向也是变化的，此时波束形成效果受到限制。如果我们能在不知语音信号方向等先验知识的前提下，把混合的语音分离开来，提取感兴趣的语音信号，达到语音增强的目的，这就是独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)。1
2014-03-28 17:25:16
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原创 自适应波束形成（五）——Frost波束形成2
上篇是对matlab模拟产生的阵列接收语音进行增强，这篇主要是利用Frost波束形成器对真实信号进行增强。1 测试环境 采集环境为6*3.7*3.4m3的测试室，用恒通DAR2000多路音频采集卡(如图1左)，通过D型音频接线口与由烽火PK-080VH微型数字针孔拾音器(如图1右)组成的麦克风阵列相连，采集8路真实语音信号进行语音增强测试。
2014-03-28 16:21:10
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原创 自适应波束形成（四）——Frost波束形成1
1 算法原理 LCMV波束形成器最优权向量的求解依赖于阵列接收数据的统计知识，即要计算自相关Rx。然而，实际应用中阵列接收数据的自相关是未知的或是时变的，此时约束自适应算法能用来逼近权向量，即Frost波束形成器。 首先，初始化权向量w[0] = C(CHC)-1f，它满足约束条件。然后以一个适当的比例系数朝Rxxw+Cλ 负梯度方向迭代，得到
2014-03-28 15:04:19
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原创 自适应波束形成（三）——频域宽带LCMV波束形成器
为了将窄带波束形成扩展至宽带，可以使用频域LCMV波束形成器。首先将麦克风阵列各阵元接收到的信号进行时延补偿，做DFT变换到频域，然后在频域内划分子频带，在每个子频带内运用窄带LCVM算法，最后将得到的结果做IDFT逆变换回时域。尽管频域LCMV波束形成器会降低收敛速度，但可以减少计算复杂度。1 算法原理 频域LCMV波束形成器的结构如图1所示。
2014-03-26 14:51:25
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原创 自适应波束形成（二）——时域窄带LCMV波束形成器
1 算法原理 如果期望信号的到达角和带宽范围已知，那么可以先对阵列接收数据进行时延补偿，使阵列对期望信号的接收保持一致性，然后对阵列系数强加约束条件以自适应的使波束形成器输出能量E{y(t)*y(t)}最小，等效于使输出信号中非期望方向的噪声能量最小，从而达到增强期望方向信号的目的。这就是线性约束最小方差(LCMV)波束形成器。 波束形成器的响应是频率ω和到达角
2014-03-26 14:25:34
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