jideljd_2010的专栏

综述————————————————————————————————这篇文章的目的呢，是为了解决从单幅图片估计其详细的3d结构。它以superpixel为单位，在学习的过程中，同时考虑深度信息和不同superpixel之间的关系，以得到一个好的模型。

1、HOG特征：       方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dal

如题，虚拟机中ubuntu提示磁盘空间不足，但在VM-->setting--> Hard Disk选项中增大磁盘容量，还是不行解决方案：1.首先把 ubuntu shutdown.2.在VMware里点击菜单VM——>Settings3.在Hardware里面单击底下的 Add按钮，然后选择 Hard Disk——>Next——>Next—— >Disk s

转义字符英文叫做escape characters，应该译作"被遗忘的字符"或者"逃跑的字符" 多好啊。干嘛搞的那么学术？？如果你要定义一个字符串，可是字符串里面有个单引号，可能就会遇到困难。比如我定义s='这个句子中有一个单引号'，怎么吧'    %matlab会报错复制代码第一个单引号和第二个单引号配成一对。得不到我们的结果。你要这样：

feval:    funcList = {'sin','cos','tan'};  for i=1:numel(funcList)      f = feval(funcList{i},1.0);  end  [cpp] view plaincopyfuncList = {'sin','cos','tan'}; 

使用电脑的时候，经常需要查找文件。在Linux中，有很多方法可以做到这一点。国外网站LinuxHaxor总结了五条命令，你可以看看自己知道几条。大多数程序员，可能经常使用其中的2到3条，对这5条命令都很熟悉的人应该是不多的。1. findfind是最常见和最强大的查找命令，你可以用它找到任何你想找的文件。find的使用格式如下：　　$ find

O(a^n)和O(n!)型复杂度，它是非多项式级的。与非多项式时间复杂度相关的问题叫：非确定性多项式(non-deterministic polynomial  NP) NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决，但能在多项式时间验证的问题,P问题是NP问题的一个子类 NPC:非确定性多项式完全问题则是一类目前大家认为没有多项式算法去解决的问题，是NP问题中

详细步骤见http://www.chenhaizan.cn/article-sublime~text~3~and~mingw~set~c~development~environment.html其实subline text3自带编译命令需要的只是编译器及其目录，这里下载mingw，安装完毕，在path中添加mingw的安装目录即可，我这里C:\MinGW\bin

删除软件：命令：sudo apt-get autoremove --purge 后接软件包名称，如果不记得全部名称，可打tab键安装软件包原文地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2011-02/32211.htm./configure,make,make install的作用这些都是典型的使用GNU的AUTOCONF和AUT

配置环境ubuntu 12.04torque 2.4.6配置步骤及出现问题解决（以root运行）1.安装torque官方网站的torque安装帮助文档没有针对ubuntu的安装步骤，安装起来非常费劲，因此这里采用apt-get来安装apt-get install torque-server torque-client torque-mom torque-

首先安装opencv，其实也就是解压过程。我这里的版本为3.0版本，解压完毕后，在系统环境变量PATH添加\opencv\build\x64\vc11\bin，这里的vc11与vs2012对应，是vc的第11版编译器，vc12代表vs2013，这样的话，opencv是不支持vs2012版本以下的。新建OPENCV项，其值为 \opencv\build为OpenCV安装目录其次就是对vs项目

1.概述Selective search如上图所示，在一张图片中提取1000－10000个bounding box，使之尽可能覆盖所有的物体，试验也证明，它的覆盖率达到96%多，足以作为检测等应用的box提取方法。2.方法方法分为两个方面，一是分割，二是分割图片的颜色空间2.1分割给定一张图片，首先使用 Efficient Graph-BasedImage Se

原文地址：http://www.cnblogs.com/moiyer/archive/2010/04/01/1952681.html在vim下可以使用常用的箭头键 但是 还有其它键可以让你更快的达到目标hjkl 这是代替箭头键功能的 H M L 跳到屏幕的顶上 中间 下方 w 跳到下一个单词的开始e 跳到单词的结束b 向后跳gg 跳到文件

wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/BibTeX@article期刊杂志的论文必要域: author, title, journal, year.可选域: volume, number, pages, month, note.@book公开出版的图书必要域: author/editor, title,

在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。

一、欧式距离

以前写代码的时候vs总是把main函数写成_tmain以前也不深究，最近hura

老早以前就想整理一下AI方面的会议，一方面是方便自己找论文，另一方面也作为判别其他人水平的一个标杆，在网上找了很多资料，下面这篇文章不错，就摘几段我认为比较重要的贴在下面。（我这里偏cv）--------------------------------------------------------------------------------------------------------

Introduction就题目来看，presentation代表3d数据的表达，而recognition和scene interpretation代表3d数据的应用。就introduction章节来看，大的方面包含两个方向的内容，scene和recognition。scene包括spatial layout、occlusion boundaries、object pose、shadows、li

单幅图片的深度估计：给一副输入图像，在候选数据库中找到与它相近的候选项，将候选项调整后，利用候选项已有的深度信息对输入图像进行像素点的深度估计。这么做的原理就是在一个区域内相似的景象的深度也是相似的。具体做法：首先需要数据库，这里作者用的数据库为作者自己采集的（http://kevinkarsch.com/depthtransfer)视频。有了数据库之后，就是在数据库搜索与输入图像最相近的候选

文章主要是解决图像标注的问题，作者挑了一个比较偏的标注问题——对人脸进行标注。方法采用CRF(Conditional Random Fields)与RBM(Restricted Boltzmann Machine)混合的方法，前者用来解决图像局部的相互关系，后者用来解决图像的全局形状。一张图片来解释它到底要干什么最左边是一张背景不是很干净的人脸图片，这张照片经过预处理，过分割之后（中间图片），

上传一个ppt吧，ppt总结的比较好,上传文件待审核，改天加链接Background本文提出了一个能在任意角度下表示被遮挡物体的模型，帮助被遮挡物体的识别。Motivation解决遮挡问题是很有必要的，对于人造的物体，一个比较特殊的地方在于没有很多的纹理特征，这样对于基于特征点的检测、匹配来说比较困难；其次现有的算法并没有考虑任意角度、严重遮挡、缺少纹理这三者结合的问题

环境是这样，只有一根网线连接外网，要通过路由访问其下的9台服务器。因为是用ssh进行远程登录，首先每台机器装一下sshapt-get updateapt-get install openssh-server安装完成后，对每台机器进行网络配置，均设置成自动获取ip然后进行路由器的配置，由于是要进行固定ip访问，因此内网的每台服务器的ip都要固定，进入路由器登陆界面，对每台机器对应

之前linux玩的就不熟，这忽然来个更不熟的cuda，安装起来实在是费劲，现在的问题就是运行cuda_5.5.22_linux_64.run之后总是出现Unable to build the NVIDIA kernel module的问题。好了，问题解决，现在开始把整个流程写一遍。首先是cuda的下载，这里是下载地址我的系统ubuntu12.04，对应cuda5.5版本，建议ubuntu版本与

注明：文章来自网络上的博文1. HOG算子 2. HOG参数简介及Hog特征维数的计算3     梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是

矩阵这一块一直学的不是太好，终于得补习一下了，今天讲一下协方差矩阵

问题：在linux环境编译应用程式或lib的source code时常常会出现如下的错误讯息：/usr/bin/ld: cannot find -lxxx这些讯息会随着编译不同类型的source code 而有不同的结果出来如：/usr/bin/ld: cannot find -lc/usr/bin/ld: cannot find -

原帖地址：http://sobuhu.com/ml/2012/12/29/normalization-regularization.html正则化、归一化含义解析2012-12正则化（Regularization）、归一化（也有称为正规化/标准化，Normalization）是对数据尽心预处理的方式，他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果，

使用tmux tmux是一个优秀的终端复用软件，类似GNU Screen，但来自于OpenBSD，采用BSD授权。使用它最直观的好处就是，通过一个终端登录远程主机并运行tmux后，在其中可以开启多个控制台而无需再“浪费”多余的终端来连接这台远程主机；当然其功能远不止于此。 安装 可以使用Ports安装tmux，位置在/usr/ports/sysutils/tmux/；tmux仅有一个依赖包

1.安装vncvnc分为server和客户端，这里用Mac连接Linux服务器，为服务器安装vncserver2.启动vncserver安装完成后，在shell中输入命令vncserver，会提示创建了新的桌面+id3.远程连接在Mac上打开屏幕共享软件，在地址栏输入x.x.x.x:5901这里的端口号默认从5900开始，如果用vncserver创建了第二个桌面