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原创 关于马尔科夫随机场(MRF)在图像分割中应用的个人理解
首先明确几个基本概念(个人理解):先验概率: 基于历史经验得到的当前事件发生的概率后验概率: 根据数据或证据得到的事件发生的概率 (由因到果)似然概率: 已知事件发生的概率下数据或证据发生的概率 (由果到因)图像分割和目标识别都可以看成一个图像中各个像素点做label的过程。例如进行边缘检测,就是以一定阈值判断这些像素值属于标签集{edge,nonedge}中的哪一类。为此,我...
2018-10-25 21:57:42
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原创 投影式人机交互技术的基础知识梳理
摄像头:一般由镜头,图像传感器和主控芯片构成。镜头决定了摄像头参数,镜头的视角越大则图像的几何失真越严重。选择镜头时应保证镜头视角大于投影仪视角使投影图像全部进入摄像头视场中。图像传感器分为ccd和cmos两种,各有优缺点。 ccd: 优点:灵敏度高,噪声小,成像质量高 缺点:成本高,功耗大 cmos:优点:成本低,功耗...
2018-09-05 17:47:18
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原创 如何得到符合IEEE eXpress要求的高图像质量PDF文件 (从word)
1 从官网上下载论文模板写论文2 在word的选项——>保存——>将字体嵌入文件一栏打勾3 导出pdf时选择打印,而不是另存为,并确保已安装adobe pdf4 打开打印机属性,选择高质量打印。P.S. 有些博客中提到在后面的编辑中还要选择不压缩,但个人尝试后发现这样操作在论文图片较多时文件特别大,不符合提交要求5 点击打印注意,在IEEE eXpress上也可...
2018-08-21 11:44:07
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原创 VLAD原理简介
VLAD即vector of locally aggregated descriptors,是一种图像的特征表示方法,被广泛应用在了图像检索和图像分类领域。关于VLAD的实现原理,其实就是构造VLAD向量。在构造VLAD向量之前,首先需要利用SIFT提取图像的特征点。假设提取到的SIFT描述子数目为n,用x来表示的话,x就是一个n*128的矩阵。构造VLAD向量的过程利用了K-means的聚类结果...
2018-08-05 22:01:25
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原创 关于FV(Fisher Vector)和变分自编码VAE(Variational Autoencoder)的原理简介
1. FV(Fisher Vector) FV的思想用一句话概括就是:用所有的聚类中心的线性组合去表示每个特征点 简单来说,假设样本各特征符合独立同分布(i.i.d)则样本的概率分布可以由各个特征维度的概率分布的乘积得到。对该式取对数的话,就可以将乘法运算转换为加法运算,即Fisher vector就是对上式求偏导的结果归一化后构成的。具体数学推导过程请参考点击打开链接...
2018-07-15 18:05:43
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EE141 Digital Integrated Circuits Spring 2011的讲座练习题
2017-11-27
EE141 Digital Integrated Circuits Spring 2011的讲座课件
2017-11-27
数学建模算法与应用
2017-04-28
空空如也
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