原创 【特徵匹配】SIFT原理與C源碼剖析

相關: KD樹+BBF算法解析            SURF原理與源碼解析      SIFT的原理已經有很多大牛的博客上做了解析,本文重點將以Rob Hess等人用C實現的代碼做解析,結合代碼SIFT原理會更容易理解。一些難理解點的用

原创 【特徵匹配】PCA-SIFT原理及源碼解析

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原创 【數據壓縮】Huffman原理與代碼實現

轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50374452 勿在浮沙築高臺   Huffman算法也是一種無損壓縮算法,但與上篇文章LZW壓縮算法不同,Huffm

原创 【特徵匹配】SIFT原理之KD樹+BBF算法解析

   轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159    繼上一篇中已經介紹了SIFT原理與C源碼剖析,最後得到了一系列特徵點,每個特徵點對應一個1

原创 算法導論--貪心算法與動態規劃(活動選擇問題)

活動選擇問題 有一個教室,而當天有多個活動,活動時間表如下:找出最大兼容活動集!活動已按結束時間升序排序. 動態規劃 採用動態規劃需要滿足兩個條件:1.最優子結構2.子問題重疊 令Sij 表示在ai 結束後和aj 開始前活動

原创 【機器學習詳解】SVM解二分類,多分類,及後驗概率輸出

轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙築高臺 支持向量機(Support Vector Machine)曾經在分類

原创 【機器學習詳解】線性迴歸、梯度下降、最小二乘的幾何和概率解釋

線性迴歸 即線性擬合,給定N個樣本數據(x1,y1),(x2,y2)....(xN,yN) 其中xi 爲輸入向量,yi 表示目標值,即想要預測的值。採用曲線擬合方式,找到最佳的函數曲線來逼近原始數據。通過使得代價函數最小來決定函數參數值。

原创 【機器學習詳解】解無約束優化問題:梯度下降、牛頓法、擬牛頓法

轉載請註明出處:勿在浮沙築高臺http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51821460 無約束優化問題是機器學習中最普遍、最簡單的優化問題。 x∗=minx f(x),x∈

原创 【特徵匹配】ORB原理與源碼解析

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原创 【特徵匹配】BRIEF特徵描述子原理及源碼解析

相關:Fast原理及源碼解析          Harris原理及源碼解析          SIFT原理及源碼解析          SURF原理及源碼解析   轉載請註明出處: http://blog.csdn.net/luoshix

原创 【機器學習詳解】SVM解迴歸問題

轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51121767 CSDN−勿在浮沙築高臺 對於SVM解分類二分類問題,及多分類問題,在上一篇文章已經詳述http:

原创 【特徵匹配】RANSAC算法原理與源碼解析

 轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50217655 勿在浮沙築高臺   隨機抽樣一致性(RANSAC)算法,可以在一組包含“外點”的數據集中,採用不斷迭

原创 【數據壓縮】JPEG標準與原理解析

    轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50392230 CSDN-勿在浮沙築高臺   爲了滿足不同應用的需求,JPEG標準包括兩種基本的壓縮方法:1.

原创 【特徵匹配】Harris及Shi-Tomasi原理及源碼解析

相關:SIFT原理及源碼剖析          SURF源碼及源碼剖析 本文采用的是opencv2.4.3中的源碼。 轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/4

原创 2017網易校招內推筆試題

轉載註明出處:勿在浮沙築高臺http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/52102841 本人筆試的計算機視覺方向,編程題和其他研發崗位類似。 歡迎小夥伴們一起討論出正確答案。