yxgeng的专栏

最近做了一些图像处理+识别的项目。感觉到图像处理的基础问题:算法。算法是图像处理中的重点，而涉及到的基础算法往往CV领域的人都清楚，但是就是在这清楚的基础上，能够达到实用的就不多。比如GAUSS平滑这算法，大家清楚，但是他的速度是和核的高宽有直接关系的。核尺寸大，直接影响其速度，而在某些应用中导致无法实用。哈哈，庆幸的是，我发现这个问题，在八九十年代，法国人就解决了这个问题。RACHID DE

不多说了，增强现实技术在魔术的应用，好有趣啊。请大家看视频吧http://v.youku.com/v_show/id_XMzIwNzA1MDg0.htmlhttp://v.youku.com/v_show/id_XMzg2NDA0NzM2.html

在上面的文章中，引用了两个视频，是不是很酷的样子。偶然发现的，请大家分享。那么他是怎么实现的呢？初步观察，应该用了下面的技术:1 前景背景建模2 人的姿态识别3 人的手识别4 跟踪技术        5 动漫技术哈哈这些技术中，有的是现有的，有的可能很难啊。看到根据景深做姿态和动作识别的算法在Kinect应用中大显身手，真是挺不错。下面是一个ICCV2012的oral。

在图像检索，分类中，采用机器学习的方法是常见的，其基本流程是1图像特征计算 2 特征降维(有无监督)3 分类器分类 或(匹配)。那么其特征是最底层。有些想金字塔的塔底，也是维数最高的。那么图像特征如何得到呢？现行方法有如下几种(总结不全请各位大虾补充了)                   1 手工设计 ，比如形状有关的HOG,GIST 纹理有关的LBP MLBP 颜色有关的颜色直方图。这些形

http://blog.youkuaiyun.com/liang13664759/article/details/1771246