真理想

摘要： 今天终于把一个linux下的project在新装的Ubuntu12.04上跑出来了。我是用WUBI装的Ubuntu，但中间遇了点小麻烦，今记于此。Ubuntu12.04的镜像我选的32位的，用WUBI装完后，我自然以为我的Ubuntu系统是32位的。于是，下载jdk1.6 的32位的bin文件，准备在Ubuntu上安装jdk1.6，但是总是说failed to extract files。 最后，我惊奇的发现Ubuntu竟然是64位，立即换64位jdk的bin文件，安装成功！如遇到类似问题的盆友，可以参考一下。还有个问题是，为什么我的Ubuntu不自带openjdk,必须自己装jdk？？请网上 阅读全文

摘要： reduced rank regression 是一种多元回归方法，对于单元回归的情形，它实际上等价于一般线性回归方法，即最小二乘方法（如果训练数据的秩不满，则可等价于求伪逆的线性回归方法）。 reduced rank regression 对于真实应用数据的效果似乎要比人造数据好，而且它打破了最小二乘式的机械的线性关系，给出了更符合真实情况的（通过多个反响值的线性组合与训练值的线性组合的相关系数考虑了多个反响值之间的关系以及多个反响值与训练值之间的关系）的复杂线性关系求法。人造数据往往无法给出合适的多响应值之间的关系，因此在构造人造数据做reduced rank regression时... 阅读全文

摘要： 近日准备也许是研究生阶段的最后一个讨论班主讲（但愿吧），在读一篇论文时遇到了这样一个问题：文中给出一定的SNR（信噪比），如SNR = 30dB,便能给出该SNR对应下的拉普拉斯噪声。由于该论文没有程序，因此不知道作者是如何由已知的SNR得到对应的拉普拉斯噪声的。为一探其究竟，我阅读了matlab的awgn和wgn的函数源码，初步弄明白了其中的道理。 我们以拉普拉斯噪声为例：定义函数 function aln(input,srn),input为原信号，srn为给出的信噪比 最简单的转换方法就是：设定原信号的功为零基准，若以dB做SNR的单位，则噪声的功为-snr,令k=10^... 阅读全文

摘要： 尽管不打算读博士了，但是对学术的关注也是一个小硕应有的习惯。尤其想到以后工作了，可能就不会有这种学术气息了，就该倍加珍惜，这最后的研究生岁月。。。 我用自己感兴趣的关键词搜索了CVPR2013的accepted paper list，并将找到的文章按关键词分类如下（部分论文已经可以下载全文）1.tracking Harry Potter’s Marauder’s Map: Localizing and Tracking MultiplePersons-of-Interest by Nonnegative DiscretizationMulti-target Tracking by Rank-. 阅读全文

摘要： C++ GUI Programming with Qt 4, Second EditionChapter 2Subclassing QDialog构建一个Find对话框头文件： 包含,QT中有关dialog的基础类都包含在其中，这个头文件源自QWidget 不包含QtGui,而是将所需的类前置声明 定义FindDialog类，该类继承于QDialog. 其中有： public 构造函数 signal 信号函数：FindPrvious and FindNext private slot 槽函数：EnableFindButton and FindWhenClicked private： 成员对象变 阅读全文

摘要： IntroductionEyes are the most important features of the human face. So effective usage of eye movements as a communication technique in user-to-computer interfaces can find place in various application areas.Eye tracking and the information provided by the eye features have the potential to become a 阅读全文

摘要： 根据初始定位值将最初的目标模板取出。warping对初始目标模板进行高斯扰动，得到N个粒子（候选模板），计算各自的观测概率，取概率最大的粒子（候选模板）作为下一帧中的目标模板。（前五个的目标模板都如此确定，且平均模板都用最初的目标模板，要注意的是后四次是对新得到的目标模板做高斯扰动，得到新的N个粒子）estwarp_condes将已得到的最初的五帧上的目标模板做PCA，得到最初的模板基底，模板奇异值和新的平均模板。sklm,只做了模板更新画出当前帧的跟踪结果（每次循环都在最后画当前帧的跟踪结果，即将目标模板在图像上画出）接下来每五帧更新一次模板，每一帧都做一次粒子滤波选择，得到该帧的目标模板画 阅读全文

摘要： 最近在看有关将L1范数最小化运用到视频跟踪上的文章，这里是文章和实现代码的下载地址http://www.dabi.temple.edu/~hbling/code_data.htm，有兴趣的同学可以关注一下，并且希望和各位多多交流。 我把它的代码好好看了一下，并且对多组图像做了实验，效果还好。下面是我对其代码的剖析: 第一阶段：模板基底T的初始化1.手动选定第一个目标模板t12.在高斯分布下随机扰动t1角点的坐标，得到其它9个目标模板t2,t3,...,t93.通过图像的仿射变换，将十个目标模板从原图像中“拿出”(crop),并缩放为同样大小的十幅目标模板图像(如12*15大小)。具体做... 阅读全文

摘要： 最近，订下了硕士期间的论文方向--目标跟踪，打算在计算机视觉上花花功夫，尤其想学好opencv。从师兄那得知qt对opencv有很好的支持，并且一直想学习一下gui编程，所以决定从一开始就能把qt和opencv结合使用。然后，获得了一本opencv的入门好书，简称为"opencv2 cookbook",一上来就讲了如何用qt创建opencv工程，遂决心从此开始入手。本书所讲，要用到qt creator，于是下载安装，准备如法炮制。结果，程序总是无法如书中那般运行。后来，重装opencv，qt，又上网搜原因，但是没找到很好的解决办法，有些办法太麻烦，也不愿尝试，而且觉得qt应 阅读全文