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转载地址：http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一 原理 1 概念：GLCM，即灰度共生矩阵，GLCM是一个L*L方阵，L为源图像的灰度级 2 含义：描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布，可看成两 阅读全文
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train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr 阅读全文
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推荐一个学习交流群：图像/视频处理交流群 582226901 建群目的就是促进学术交流，欢迎任何和学术有关的朋友加入！群共享会持续更新各类代码资源。 阅读全文
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1、face.com 以色列公司，某年六月时被Facebook收购，同时暂停了API服务，之前测试过他们的服务，基本上是了解到的应用中做得最牛的了。 2、orbe Orbeus由麻省理工学院和波士顿大学的几个科学家联合创立，他们致力于让Orbeus实现能从照片或视频中识别出所有内容。 测试：结果同样 阅读全文
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PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如 个性化推荐中应用了SVD， 阅读全文
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机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。 阅读全文
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机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 阅读全文
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原文地址：NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者：向望大海的鱼 08年，被老板逼得走投无路，xx所得项目看来是实在躲不过去，只好硬着头皮上。开发一款图像处理软件，里面内容很多，不过核心就是NSCT变换。NSCT变换06年的新东西，现在跟风研究的热点。可惜 阅读全文
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来源：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其acc 阅读全文
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过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点，这些点严重偏离正常位置。我们知道，决定SVM最优分类超平面的恰恰是那些占少数的支持向量，如果支持向量中碰巧存在异常点，那么我们傻傻地让SVM去拟合这样的数据，最后的超平面就不是 阅读全文
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本文转自：http://blog.csdn.net/chgm_456d/article/details/8100513 我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念。后来看了一些文章，其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造”(以下简称， 阅读全文
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转自：http://www.cnblogs.com/rong86/p/3558344.html matlab中函数imresize简介： 函数功能：该函数用于对图像做缩放处理。 调用格式： B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍，即缩放图像。 m大于1， 则放大 阅读全文
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matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2。前者计算一个向量自身的距离矩阵，后者计算两个向量之间的距离矩阵。基本调用形式如下： D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式，非常方便，还可以调用自己编写的距离函数。 需要注意的是 阅读全文
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图像处理中不适定问题 作者：肖亮博士 发布时间：09-10-25 图像处理中不适定问题（ill posed problem）或称为反问题（inverse Problem）的研究从20世纪末成为国际上的热点问题，成为现代数学家、计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域。数学和物理上的反问题的研究由来 阅读全文
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牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari a 阅读全文
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很多公式和图传起来比较麻烦，其实这是一篇论文(仅参考) 图像和视频抠图(Matting)技术可以分成自动和半自动；根据背景的先验知识，又有蓝屏背景，已知背景，和自然背景扣图。报告介绍了自然背景下的半自动扣图，以及能获得类似结果的技术，如Snapping。其中我实现了Bayesian Matting。 阅读全文
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1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/papers/cvpr2001.pdf 论文下载http://grail.cs.washington.edu/ 阅读全文
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一、常见的概率分布 表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 阅读全文
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(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by 阅读全文
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在统计理论中，Bhattacharyya距离用来度量两个离散或连续概率分布的相似性。它与Bhattacharyya系数（Bhattacharyya coefficient）高度相关，后者是用来度量两个统计样本的重叠度的。所有这些命名都是为了纪念A. Bhattacharyya，一个在1930年工作于 阅读全文