随笔分类 - 算法学习
摘要：流 形（manifold）的概念最早是在1854年由 Riemann 提出的(德文Mannigfaltigkeit)，现代使用的流形定义则是由 Hermann Weyl 在1913年给出的。江泽涵先生对这个名词的翻译出自文天祥《正气歌》“天地有正气，杂然赋流形”，日本人则将之译为“多样体”，二者孰雅...
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摘要：转自 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2292.htmlKernel FunctionsBelow is a list of some kernel functions available from the existing literature. As was the case with previous articles, everyLaTeX notationfor the formulas below are readily available fromtheiralternate text html tag. I can not guarante
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摘要：转自http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。——题记目录0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 ...
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摘要：很多同学需要源文档，所以添加了下载链接，方便大家共同学习进步~本文下载链接：http://files.cnblogs.com/yingying0907/Gabor%E7%AC%94%E8%AE%B0.zipGabor变换是D.Gabor1946年提出的。为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数，得到了窗口Fourier变换。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1)Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和
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摘要：1.傅里叶变换1)简介数字图像处理的方法主要分成两大部分：空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理；频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域，从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图像增强、图像复原、图像编码压缩及特征编码压缩方面有着广泛应用。如果一个信号f(t)在上满足：① f(t)在任一有限区间上满足狄氏条件；② f(t)在上绝对可积即就可以通过傅里叶变换把时域信号f(t)转化到频域进行处理：然后再通过傅里叶反变换把频域信号转化到时域：傅里叶变换是线性系统分析的有力工具，提供了一种把时域信号转换到频域进行分析的途径，时域和频域之间是一对一的映射关系。图
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摘要：1.推荐/引用 博客SIFT算法研究：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350SIFT特征提取算法总结：http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html图像特征提取与匹配之SIFT算法：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6186942一些公式推导来自实验室师兄的笔记，感谢。论文：David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-in
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摘要：內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法。根据若干离散的数据数据，得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合。这个过程叫做拟合。內插是曲线必须通过已知点的拟合。1.线性插值已知坐标(x0,y0)与(x1,y1)，要得到[x0,x1]区间内某一位置...
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摘要：1.链接推荐关于理解PCA的推荐链接：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html关于理解SVD的推荐链接：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html2.PCA简介 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复.
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摘要：转自：http://www.cnblogs.com/ryanlaw/archive/2012/02/05/2339250.htmlHOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors） 以及形状上下文方法（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在一个网格密集的大小统一的细胞
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摘要：1.算法简介 LBP是一种简单，有效的纹理分类的特征提取算法。LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的，主要的论文是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns", pami, vol 24, no.7, July 2002。LBP就是"local binary pattern"的缩写。 关于论文的讲解可参考链接 http://blog.sina.com.cn/s/blog_916b71bb01
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摘要：1综述结合论文[1]和Rob Hess的开源SIFT代码(发现OpenCV2.3的源码里也是用的Rob Hess的SIFT代码)对SIFT算法进行了研究，下面是小结：在计算机视觉的领域中，图像匹配是很多问题最重要的一个方面，包括物体和场景识别，通过多幅图像进行3D重构，立体匹配和运动跟踪。SIFT特征对于图像的旋转和尺度变化具有不变性，对于光照改变和摄像机角度变化具有部分的不变性。SIFT算法生成图像特征的主要步骤有以下几个：（1）尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。（2）关键点的定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来
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摘要：1.最小二乘拟合最小二乘拟合是一种数学上的近似和优化，利用已知的数据得出一条直线或者曲线，使之在坐标系上与已知数据之间的距离的平方和最小。2.RANSAC算法参见王荣先老师的博文 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html3，直线拟合建立模型时利用直线的一般方程AX+BY+C=0，随机选取两点构建直线模型，计算每个点到此直线的TLS（Total Least Square），TLS小于一定阈值时的点为符合模型的点，点数最多时的模型即为最佳直线模型。再根据此时的直线参数画出最终拟合直线。4.椭圆拟合建立模型时利用椭圆
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摘要：奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。集束搜索（又名定向搜索，Beam Search
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