极度视界

说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的=====================================================

双边滤波与一般的高斯滤波的不同就是：双边滤波既利用了位置信息又利用了像素信息来定义滤波窗口的权重。像素值越接近，权重越大。双边滤波会去除图像的细节信息，又能保持边界。对于彩色图像，像素值的接近与否不能使用RGB空间值，双边滤波的原始文献建议使用CIE颜色空间。代码如下：function resultI = BilateralFilt2(I,d,sigma)

距上次看Face Recognition的论文已一年有余早闻 Robust Face Recognition 引用很高，看了之后，确实实验部分很暴力：近10个实验里面跟 Eigenfaces Fisherfaces Laplacianfaces 都有比较1.M. Turk and A. Pentland, “Eigenfaces for Recognition,” Proc.

7.27 暑假开始后，稍有时间，“搞完”金融项目，便开始跑跑 Deep Learning的程序Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到：Deep Learning Tutorials 装Theano等，但是python 代码 Debug真是好生恶心再后来翻到 ...

Harris角点检测

大津法——图像边缘检测

Robust Face Recognition via Sparse Representation算法实现记录