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參考1：http://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/9322633 1.USC Computer Vision Group：南加大，多目標跟蹤/檢測等； 2.ETHZ Compute
在前面的文章《OpenCV中feature2D學習——SURF和SIFT算子實現特徵點檢測》中講了利用SIFT和SURF算子進行特徵點檢測，這裏嘗試使用FAST算子來進行特徵點檢測。 FAST的全名是：Features f
收藏自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html 收藏原因：把比較流行的局部特徵描述方法大體羅列了一下，期待圖像更全面特徵或者特徵模型的一些綜述、例如HOG、Part Model、Exa
轉自：行人檢測 - 清風捷影 - 博客大巴 -----------------------------------------------------------------------------------------------
單層感知機 擁有輸入層、隱含層、輸出層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。只能處理很簡單的函數。 多層感知機（現在叫神經網絡NN） 特點：包含多個隱含層； 使用sigmoid和tanh等連續函數模擬神經
