
模式识别
文章平均质量分 91
Sean_SJTU
研究兴趣模式识别、机器学习、数据挖掘。
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(3) windows下可运行的mat转xml,VOC-release4.01 DPM训练的model(mat)转为OpenCV latentsvm可以加载的model(xml)
opencv例程文件夹内有mat2xml.m文件,但是不好用,提示未能找到rootfilter,shu与mat转载 2014-07-28 22:04:42 · 2860 阅读 · 1 评论 -
(2) 用DPM(Deformable Part Model,voc-release4.01)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检测模型
步骤一,首先要使voc-release4.01目标检测部分的代码在windows系统下跑起来:参考在window下运行DPM(deformable part models) -(检测demo部分)步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行测试,如下文:在windows下运行Felzenszwalb的Deformable Part Model(D原创 2014-07-28 21:58:29 · 6051 阅读 · 17 评论 -
(1) 在window下运行DPM(deformable part models) -(检测demo部分)
可以从http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/latent/index.html获得的源码,采用Matlab和C++编写,我下载的是voc-release4.01版本,大概是因为版权的问题源码是在 Linux and Mac OS上运行的,考虑许多人在Linux平台上运行该源码不方便,这里将源码转化到Windows平台上运行。检测demo部分:1.d转载 2014-07-28 21:43:37 · 4024 阅读 · 0 评论 -
行人检测最新论文简介
序号文章简介论文出处02012年PAMI登的行人检测的综述性文章:pedestrian detection an evaluation of the state of the art 作者:Piotr Dollar文中对比了很多最新的行人检测的算法。这篇论文简称为PAMI2012pedestrian det转载 2014-06-13 11:41:37 · 1109 阅读 · 0 评论 -
多核学习在图像分类中的应用
1摘要分类在搜索引擎中的应用非常广泛,这种分类属性可以方便在rank过程中针对不同类别实现不同的策略,来更好满足用户需求。本人接触分类时间并不长,在刚用SVM做分类的时候对一个现象一直比较困惑,看到大家将各种不同类型特征,拼接在一起,组成庞大的高维特征向量,送给SVM,得到想要的分类准确率,一直不明白这些特征中,到底是哪些特征在起作用,哪些特征组合在一起才是最佳效果,也不明白为啥这些特征就转载 2014-06-04 17:11:24 · 1184 阅读 · 1 评论 -
L1和L2正则化
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-regularization/Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到:Some current转载 2014-06-04 10:36:01 · 4730 阅读 · 0 评论 -
[转]SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔
想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义。举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝;如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了,这样的话可以感知到的是细胞或者是森林的概念。因而,如果想要描述现实世界的结构,或者将三维物体映射到二维的图像上去,多尺度表示将会至关重要。转载 2013-12-24 15:16:49 · 1223 阅读 · 0 评论