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RSS订阅转载 各种特殊矩阵的压缩存储
转自：Just Steps 为了节省存储空间并且加快处理速度，需要对这类矩阵进行压缩存储，压缩存储的原则是：不重复存储相同元素；不存储零值元素。一、相关概念㈠特殊矩阵：矩阵中存在大多数值相同的元,或非0元，且在矩阵中的分布有一定规律。⒈对称矩阵：矩阵中的元素满足 aij=aji 1≤i,j≤n⒉三角矩阵：上（下）三角矩阵指矩阵的下（上）三角（不包括对角线）中的元
2015-03-29 22:05:09
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转载 C++虚函数表
文章转自：陈浩专栏 C++中的虚函数的作用主要是实现了多态的机制。关于多态，简而言之就是用父类型别的指针指向其子类的实例，然后通过父类的指针调用实际子类的成员函数。这种技术可以让父类的指针有“多种形态”，这是一种泛型技术。所谓泛型技术，说白了就是试图使用不变的代码来实现可变的算法。比如：模板技术，RTTI技术，虚函数技术，要么是试图做到在编译时决议，要么试图做到运行时决议。关于虚函数的使用
2015-03-18 21:10:59
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原创 图像车牌识别-SVM分类器的构建（字符识别部分）
车牌识别系统识别部分采用了SVM分类器，训练一定数量的样本，构建了一个SVM分类器，实现车牌汉字和字母，以及数字的识别。<1> SVMSVM是支持向量机（Support Vector Machine）的简称，对于解决小样本、非线性、高维的模式识别问题有很多特有的优势。 简单地讲呢，SVM分类算法的实质就是在样本的特征空间中找到一个最优的超平面，使这个超平面离所有的类的样本的距离最小者最大化。 如
2015-03-09 23:01:04
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原创 HOG特征的理解
HOG特征有关HOG特征的介绍、详解、代码在网上都能找到很多。我是在处理车牌识别中字符识别问题时，无意之中接触到HOG特征算法的，当时赶时间完成作业，正愁于如何对数字和字母，以及部分汉子提取特征，以便能够准确地实现识别的功能。一看到HOG特征，让我眼前一亮，虽然算法是设计用来识别行人的，但用来识别字符肯定一样十分有效。我对HOG的一些理解：HOG算法的核心思想就是利用物体表面的光强或边缘方向的分布可
2015-03-07 18:56:28
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原创 图像车牌识别（车牌定位与分割部分）
图像车牌识别（车牌定位与分割部分）图像车牌识别关键就是要从图像中准确地定位出车牌的位置，并将车牌部分的图像分割出来。 本文设计了一个简易的车牌识别识别系统，现介绍其车牌定位和分割部分。 在设计中我采用了颜色特征和形态特征相结合的方法对车牌进行定位。车牌区域有很丰富的特征信息，如颜色，不同性质的车牌会有不同的颜色，大多数普通的车牌就是字符为白色，背景为蓝色。<1>HSV颜色模型 HSV是根据颜色
2015-03-07 16:55:11
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原创 基于Fisher线性判别分析的手写数字识别
基于Fisher线性判别分析的手写数字识别<1>Fisher算法简介： 为简单起见，我们以两类问题1和2的分类来说明Fisher判别法的原理，看下面的图，为识别w1类和w2类，通过选择适当的投影方向可以比较好的分开这两类，Fisher线性判别的思想就是选择投影方向，使投影后的两类相隔尽可能的远，而同时每一类内部的样本又尽可能聚集。关键是找出那个最佳的投影方向。 我们假设w1共有N1个样本，w2共
2015-03-04 22:28:38
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空空如也
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