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转载 特征值分解、奇异值分解、PCA概念整理

zhuanzhai   特征值分解、奇异值分解、PCA概念整理 2014-01-18 14:21 277人阅读 评论(0) 收藏 举报 PCA特征值及向量奇异值QR算法 本文将分别介绍特征值分解、奇异值分解、及PCA的相关理论概念。 文章末尾将给出Householder矩阵变换、QR算法求解特征值、特征向量的代码 其中,特征值分解、奇异

2014-05-07 14:52:38 475

转载 线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA)

转摘自: http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html

2014-05-05 16:42:27 438

原创 矩阵知识

在网上和书上找的东西,记录一下:     1. 逆矩阵     http://baike.baidu.com/link?url=dYnb4wqVa2XdE5ihYJJlfqBBN7_ofkom_LcZ-1DkQFSgAwUA8vQBpFF3-fva9gB7 2. 伴随矩阵 http://baike.baidu.com/view/1321313.htm

2014-05-05 16:33:30 400

转载 Dll的显式和隐式调用

转自:http://blog.youkuaiyun.com/qq419036154/article/details/6438539 Dll的显式和隐式调用 建立项目,请选择Win32 控制台项目(Win32 Console Application),,选择DLL和空项目选项。DLLs可能并不如你想像的那样难。首先写你的头文件(header file);称为DLLTutorial.h。这个文件与其它

2014-04-29 16:31:16 450

原创 如何检测内存泄露

添加 #define _CRTDBG_MAP_ALLOC   #include  #include

2014-04-15 16:56:34 345

转载 Gabor滤波器学习

zh 本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积。并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用。 一、什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科)   在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离。在空间域中,一个二维Gabor

2014-04-14 10:42:37 991

转载 图像的细化(骨架抽取)

转自: http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2011/01/01/1923779.html 图像的细化主要是针对二值图而言 所谓骨架,可以理解为图像的中轴,,一个长方形的骨架,是它的长方向上的中轴线, 圆的骨架是它的圆心,直线的骨架是它自身,孤立点的骨架也是自身。 骨架的获取主要有两种方法: (1)基于烈火模拟 设想在同一时刻,将目标

2014-03-14 11:32:28 3764

原创 Debug Error: HEAP CORRUPTION DELETE

今天debug程序,delete的出现了出现了HEAP CORRUPTION DELETE 的错误。如下所示: 代码大体流程如下: int *p = NULL;         p = new int [n]; // n 已知         if(p == NULL)         {     return -1;         }         funct

2013-12-17 20:52:01 896

转载 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析

转自:http://blog.youkuaiyun.com/warmyellow/article/details/5454943     LDA算法入门   一. LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年

2013-12-05 21:32:33 642

转载 协方差矩阵的详细说明 .

转自:http://blog.youkuaiyun.com/faceRec/article/details/1697362   协方差矩阵的详细说明 黄叶权  整理于2007-7-18   在做人脸识别的时候经常与协方差矩阵打交道,但一直也只是知道其形式,而对其意义却比较模糊,现在我根据单变量的协方差给出协方差矩阵的详细推导以及在不同应用背景下的不同形式。   变量说明: 设为一组随机变量

2013-12-05 21:30:24 750

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