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RSS订阅转载 CVPR2016 主旨演讲及焦点论文速览
本文首发于微信公众号：。文章内容属作者个人观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。 1新智元原创 来源：CVPR、Google Research、Twitter 作者：闻菲 【新智元导读】计算机视觉国际顶尖会议CVPR2016近日召开，从提交论文和口头报告内容看，深度学习成为主流。本文介绍会议概况及相关成果，比如谷歌教计算机学会分辨并预测视频中关键目
2016-09-28 13:33:01
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转载 Android中对Log日志文件的分析
一，Bug出现了， 需要“干掉”它 bug一听挺吓人的，但是只要你懂了，android里的bug是很好解决的，因为android里提供了LOG机制，具体的底层代码，以后在来分析，只要你会看bug，android里应用开发也就很简单了。那我们先来看看android里的ANR，怎么出现ANR呢，很简单。 # adb shell
2015-11-10 21:43:02
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转载 人脸检测概述
转自http://blog.youkuaiyun.com/ranmer/archive/2008/04/14/2292335.aspx前一阵子的工作已经告一段落了,新的挑战即将开始,既然选择了它,就要无悔,开弓没有回头箭,努力吧!! 人脸检测的任务是在复杂的背景下检测图像中有无人脸,从而判断人是否存在,并提取出人脸面部图像信息. 欧式距离: 在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离
2015-10-13 14:02:04
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转载 何恺明经典去雾算法之 Single Image Haze Removal
一：由简至美的最佳论文（作者：何恺明 视觉计算组） 【视觉机器人：个人感觉学习他的经典算法固然很重要，但是他的解决问题的思路也是非常值得我们学习的】 那是2009年4月24日的早上，我收到了一封不同寻常的email。发信人是CVPR 2009的主席们，他们说我的文章获得了CVPR 2009的最佳论文奖(Best Paper Award)。我反复阅读这
2015-10-06 19:03:55
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原创 简洁之美- 图像处理中的Python（一）
1. scipy中致力于图像处理的子模块- scipy， ndimage 使用方法: from scipy import ndimage2. 生成一个gaussian_kernel# Fill Gaussian kernel 26 for i in range(gaussian_kernel_width):
2014-12-22 21:25:07
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原创 Linux-Android-Opencv-问题记录
1.When I try to install the Android Developer Tool, I get the following error.Software being installed: Android Development Tools 11.0.0.v201105251008-128486 (com.android.ide.eclipse.adt.f
2014-05-13 12:45:56
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原创 使用html直接给swf添加链接
超级链接在原窗口打来：buttonstyle="border:0"onclick="document.location.href='http://www.baidu.com'">此处是FLASH代码button>补充回答： 记住要清楚button的边框，否则效果不够理想。 超级链接在新窗口打来：buttonstyle=
2013-09-03 15:14:56
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原创 论文回顾之一 一种新的直线段检测算法---LSD：a Line Segment Detector
近来比较忙+生病，没有大段的时间学习PGM，临睡前回顾一篇论文--《LSD: a Line Segment Detector》，这篇文章发表于PAMI2010。特别之处在于能快速检测图像中的线段，同时使用了错误控制地方法，使得检测结果比较准确。最后，LSD结果输出是线段的坐标与属性，比如起点，终点，线段的粗细。 首先，我们需要回顾一下，为什么需要检测图像中的直线段？直线段作为图像中边缘的
2013-08-20 13:43:54
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原创 PGM学习之七 MRF，马尔科夫随机场
之前自己做实验也用过MRF（Markov Random Filed，马尔科夫随机场），基本原理理解，但是很多细节的地方都不求甚解。恰好趁学习PGM的时间，整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识。 在机器视觉领域，一个图像分析问题通常被定义为建模问题，图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程。一个模型除了可以表达成图形的形式外，通常使用一个目标函数来表示，因此建
2013-08-02 22:58:26
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原创 PGM学习之六 从有向无环图（DAG）到贝叶斯网络（Bayesian Networks）
实习：1. 方正 创新工程中心 140/day2. NEC中国
2013-07-31 20:27:10
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原创 PGM学习之五 贝叶斯网络
本文的主题是“贝叶斯网络”（Bayesian Network） 贝叶斯网络是一个典型的图模型，它对感兴趣变量（variables of interest）及变量之间的关系（relationships）进行建模。当将贝叶斯模型与统计技术一起使用时，这种图模型分析数据具有如下几个优势：(1) 贝叶斯学习能够方便的处理不完全数据。例如考虑具有相关关系的多个输入变量的分类或
2013-07-31 12:38:27
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原创 PGM学习之四 Factor,Reasoning
通过上一篇文章的介绍，我们已经基本了解了：Factor是组成PGM模型的基本要素；Factor之间的运算和推理是构建高维复杂PGM模型的基础。那么接下来，我们将重点理解，Factor之间的推理（Reasoning Patterns）。Factor之间的推理分为以下几类：1. Causal Reasoning ， 因果推理；2. Evidential Reasoning，证据推理；3
2013-07-29 17:33:00
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原创 PGM学习之三 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）
介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了。本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述，巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解。一 朴素贝叶斯分类器基础回顾 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义，特别适用于输入数据维数较高的情况。虽然朴素贝叶斯分类器很简单，但是它确经常比一些复杂的方法表现还好。
2013-07-25 17:07:14
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原创 [转]CVPR2013感兴趣文章列表
显著性Saliency Aggregation: A Data-driven Approach Long Mai, Yuzhen Niu, Feng Liu 现在还没有搜到相关的资料，应该是多线索的自适应融合来进行显著性检测的PISA: Pixelwise Image Saliency by Aggregating Complementary Appearance Contrast
2013-07-19 12:24:46
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原创 PGM学习之二 PGM模型的分类与简介
废话：和上一次的文章确实隔了太久，希望趁暑期打酱油的时间，将之前学习的东西深入理解一下，同时尝试用Python写相关的机器学习代码。通过上一篇文章的介绍，相信大家对PGM的定义和大致应用场景有了粗略的了解。那么接下来我们来深入了解下PGM。首先要介绍的是Probabilistic models（概率模型），常用来描述不同的随机变量之前的关系，主要针对变量或变量间的相互不确定性的概率
2013-07-15 21:54:50
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转载 谷歌产品经理眼中的产品经理
谷歌产品经理眼中的产品经理2013年07月07日 ⁄ 互联网, 分析视角 ⁄ 共 5040字 ⁄ 暂无评论本文作者 是 Google 集团产品经理Ken Norton ，他由技术转产品，在创业公司和大公司都有着丰富的产品经理招聘经验，这篇文章分享了他认为产品经理应该具备的最重要的特质，并提供了一些在面试中考察应聘者不同方面能力的问题。以下是黑马哥
2013-07-07 09:22:41
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原创 [转]Adaboost/Boosting算法简介
转载，来自：http://stblog.baidu-tech.com/?p=19一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和baggi
2013-06-25 15:17:39
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翻译 Dirichlet Distribution, Dirichlet Process and Dirichlet Process Mixture-狄利克雷分布相关
通用的算法库有：DSPLIB、IMGLIB针对图像具体应用的库有：VLIB、VICP Signal Processing Library数学运算库有：IQMath、fastRTS、fastMath详见：DSP算法库介绍：http://processors.wiki.ti.com/index.php/Software_librariesVICPLIB FAQ： http:
2013-06-25 10:46:13
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原创 彩色图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间
这是两个函数，CIE标准的变换；和Adobe的不一样Step1:XYZ to RGB (采用 D65 白点)： [ R ] [ 3.240479 -1.537150 -0.498535 ] [ X ] [ G ] = [ -0.969256 1.875992 0.041556 ] * [ Y ] [ B ] [ 0.055648
2013-06-20 15:28:42
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原创 sizeof用法小结
sizeof()功能：计算数据空间的字节数1.与strlen()比较 strlen()计算字符数组的字符数，以"\0"为结束判断，不计算为'\0'的数组元素。 而sizeof计算数据（包括数组、变量、类型、结构体等）所占内存空间，用字节数表示。2.指针与静态数组的sizeof操作 指针均可看为变量类型的一种。所有指针变量的sizeof 操作结果均为
2013-05-14 19:42:28
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原创 [转]概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models
此文为David M. Blei所写的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的译文，供大家参考。摘要：概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法。本文首先回顾了这一领域的主要思想，接着调研了当前的研究水平，最后展望某些有所希望的方向。从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配（Latent Dirichlet Allocat
2013-03-08 16:04:35
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原创 寻找数组中第二大的值
#include #include int get_sec_max(int * a ,int n)//n´ú±íÊý×éµÄ³¤¶È { int sec_max_value = 0; int fir_max_value = 0; for(int i = 0 ; i < n ; i ++) { if(a[i]>fir_max_value) {
2013-03-05 22:15:44
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原创 [转]字符串拷贝函数
//Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->// CppReference.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include #include #include using namespace std;/* * 说
2013-03-05 21:58:10
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原创 CvSeq类型在cvFindContours()中的使用
一.cvFindContours()函数实例图像分割是图像处理中算是比较核心的部分了，就图像分割方法很多但也很灵活，切忌拘泥于一种算法而套用。图像分割的主要应用是利用一些特性从复杂环境中把需要的目标分割出来处理。比如说交通监制系统把视野中的车辆分割提取出来，从而实现对车辆的监控的。这里假设已经通过基本的分割方法，得到了图像分割结果的Mask图像。那么，如果从Ma
2013-03-05 18:46:39
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原创 Bayes' Rule-贝叶斯定理
一.基本的Bayes'Rule基本贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由
2013-02-28 18:44:38
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原创 Beta分布与Dirichilet分布
一.Beta分布与Dirichilet分布简述beta分布是关于x∈[0,1]的概率密度，表示x取值的概率，它包含了2个参数：α和β。数学形式如下：Beta(α,β): prob(x|α,β) = [x^(α-1)*(1-x)^(β-1)] / B(α,β)，其中Beta函数B(α,β)是x^(α-1)*(1-x)^(β-1)在[0,1]上的积分，是一个规范化因子，使得 prob(x|
2013-02-23 22:23:46
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原创 C#中获取文件名相关
1、c#根据绝对路径获取 带后缀文件名、后缀名、文件名。 string str =" F:\test\Default.aspx"; string filename = System.IO.Path.GetFileName(str);//文件名 “Default.aspx” string e
2013-01-17 09:02:11
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原创 c#中使用相对路径调用c++的dll
为了便于插件配置，希望在c#中通过Dllimport导入c++编写的dll。直接使用绝对路径不便于c#工程的移植，因此希望使用相对路径。解决方法： 1. 将所有c#工程相关依赖的dll放置在一个文件夹下，比如all_dll; 2.将该文件夹的路径添加到环境变量中。还有若干其他方法，具体原理与方法随后再补充。困，睡觉
2013-01-14 21:05:16
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原创 [转]LBP笔记（Local Binary Pattern）
LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式，是局部信息提取（特别是纹理提取）的一种方法。目前LBP有很多应用，如人脸识别，表情识别等。局部信息有很多，比如HOG，SIFT等等。那么我们为什么要提取局部特征呢？原因很简单，因为一幅图像的信息比较多，如灰度，边缘等等，计算机很难处理这种复杂的信息，所以就需要对这些信息进行处理。 LBP就是一种局部信息，它反应的内
2013-01-05 20:27:25
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原创 Hough变换
前言直线段为分析图像中的几何关系提供了重要信息。因为：1)绝大多数屋顶由平滑表面组成，屋顶边缘多呈现为直线段；2)大多数人工痕迹，如屋顶、道路等，都可以通过若干直线段来描述。目前流行的直线段提取方法主要有2类：1)传统的Hough变换；2)基于像素间梯度信息合并像素以组成直线段，如[LSD]。一、简单介绍Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的
2013-01-05 15:56:54
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原创 C#中的Process.Start()方法笔记
1.MSDN链接：http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/h6ak8zt5?cs-save-lang=1&cs-lang=csharp#code-snippet-12.命名空间：System.Diagnostics；程序集：System.dll；3.方法定义：public static Process Start( string
2012-12-06 12:20:47
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原创 C#中如何调用DLL
每种编程语言调用DLL的方法都不尽相同，在此只对用C#调用DLL的方法进行介绍。首先,您需要了解什么是托管,什么是非托管。一般可以认为：非托管代码主要是基于win 32平台开发的DLL，activeX的组件，托管代码是基于.net平台开发的。如果您想深入了解托管与非托管的关系与区别，及它们的运行机制，请您自行查找资料，本文件在此不作讨论。 C#调用DLL中的非托管函数一般方法
2012-12-05 16:04:27
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原创 Conjugate prior-共轭先验的解释
一 问题来源：看PRML第二章时遇到的。二 问题描述：PRML第68页说：“We shall see that an import role is played by conjugate priors, that lead to posterior distributions having the same functional form as the prior , and that
2012-12-03 09:19:01
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原创 BoW用于图像检索的一般化流程
--来自肉麻的开题报告以经典BoW模型实现一个图像检索的方法，BoW检索的一般流程如图2所示：图2 BoW检索流程最初的BoW在图像检索中应用的流程主要分为以下几步：1、特征提取。在训练阶段，将图像用很多“块”（patch）表示，以SIFT特征为例，图像中每个关键点就是一个patch，每一个patch特征向量的维数128。2、字典构建。假设共有M幅训练图像，字
2012-11-29 22:41:08
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转载 Topological Sort-拓扑排序
楔子在枚舉所有排列的問題之中，如果我們另外再限制誰要排在誰前方、誰要排在誰後方，那麼在這些限制之下，合理的排列還會剩下哪些呢？【註：枚舉所有排列，讀者們可另行參考「 Enumerate all n-tuples 」一文。】先後限制與圖誰要排在誰前方、誰要排在誰後方，其實就是兩兩之間的關係，故可以改用圖來表示：把圖上一條由 A 點連向 B 點的邊，想成是 A 必須
2012-11-29 22:10:48
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原创 感慨舰载机降落成功
记得其他国家从有航母到舰载机能再航母上实现安全降落，其实也得要挺长一段时间的。中国人越来越聪，假目标上的训练是卓有成效的。一大批航空航天人才的努力是卓有成效的。 下一步，就该是各种舰载机，各种侦察机，然后护卫舰、驱逐舰、补给舰轮番上台了吧。当然，不能缺少的是保护整个航母战斗群的强有力的通信侦查网络！宽广海洋，大有作为！加油！
2012-11-27 16:41:53
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原创 Latent Dirichlet Allocation Model学习笔记二
一 废话周末完成基础知识：二项分布，多项式分布，Dirichlet 分布以及原始LDA模型的学习；Gibbs采样的基础知识在之前看过了，简而言之就是以MCMC那套思想走的。下了个GibbsLDA++的代码，内部的LDA实现还没看，暂时准备先做做字典，在使用中理解。二 GibbsLDA++使用笔记1.下载地址：这里2.编译： Untar and unzip Gibbs
2012-11-26 15:01:54
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原创 Latent Dirichlet Allocation Model学习笔记一
一 模型含义With plate notation, the dependencies among the many variables can be captured concisely. The boxes are “plates” representing replicates. The outer plate represents documents, while the
2012-11-25 16:41:16
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原创 Opencv2.4.3 在Win64下VS2010配置
环境: Win7旗舰版 + 64位 + VS2010 + opencv2.4.3步骤1： 到这来选择下载 opencv2.4.3.exe .步骤2： 双击exe解压到自己想安装的目录，我这来是解压完后的目录为： C:\ProgramFiles\opencv2.4.3步骤3： 配置环境变量，在系统环境变量和用户环境变量下均配置下面2个环境变量(没有测试过是否2个地方都需要
2012-11-22 16:47:52
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