原创 [模式識別].(希臘)西奧多裏蒂斯筆記7之__feature generation (2)

    本章將關注圖像分析領域的feature generation. 1,區域特徵:①紋理特性②局部線性變換提取紋理特徵③矩④參數模型 2,形狀和尺寸特徵:①傅里葉特徵②鏈式編碼,它是邊界形狀描述最常用的技術③基於矩(moment)

原创 [模式識別].(希臘)西奧多裏蒂斯筆記3之__線性分類器

    1,線性分類器主要優點是他們的簡化和計算吸引力     2,線性判別函數和決策超平面     3,感知器算法     4,最小二乘法:均方誤差估計;隨機近似和LMS算法;方差和估計     5,均方估計回顧:均方誤差迴歸;MSE估

原创 堆和棧的區別

  堆和棧是兩種內存分配的兩個統稱。可能有很多種不同的實現方式,但是實現要符合幾個基本的概念:   1.對棧而言,棧中的新加數據項放在其他數據的頂部,移除時你也只能移除最頂部的數據(不能越位獲取)。  2.對堆而言,數據項位置沒有固

原创 圖像的腐蝕(erode)和膨脹(dilate) 開運算以及閉運算------理論知識及其對應函數

腐蝕和膨脹是數學形態學上的名詞,如果用於圖像處理上則就稱爲圖像二值形態學。 形態學主要是爲了獲取物體的拓撲和結構信息,通過物體和結構元素相互作用的某些運算,得到物體更本質的形態。當形態學運用到圖像處理中,它的主要作用是利用形態學的基本

原创 [模式識別].(希臘)西奧多裏蒂斯筆記6之__feature generation (1):數據轉換和降維

1,單值分解:線性代數的重要部分,已經被廣泛用於模式識別中的降維和信息檢索應用中。 2,獨立成分分析 3,非負矩陣分解 4,非線性降維算法:① kernel PCA②基於圖的方法(拉普拉斯算子,Local LinearEmbedding

原创 [模式識別].(希臘)西奧多裏蒂斯筆記5之__特徵選取

1,引言 有關模式識別的一個主要問題是維數災難。我們將在第7章看到維數很容易變得很大。     降低維數的必要性有幾方面的原因。計算複雜度是一個方面。另一個有關分類器的泛化性能。     因此,本章的主要任務是:在儘可能保留特徵的分類判別

原创 Kinect for Windows V2和V1對比開發___多臺Kinect的使用

對於V1 <span style="white-space:pre"> </span>INuiSensor * pNuiSensor; HRESULT hr; int iSensorCount = 0; hr = NuiGetSe

原创 Kinect for Windows V2和V1對比開發___骨骼數據獲取並用OpenCV2.4.10顯示

1,       打開骨骼幀的方式 對於V1, 方法NuiSkeletonTrackingEnable實現 m_hNextSkeletonEvent = CreateEvent(NULL, TRUE, FALSE

原创 Oracle利用數據僞列實現分頁功能

 範例:顯示前5條記錄 當前所在頁(currentPage)爲1; 每頁顯示的記錄長度(lineSize)爲5; 第一頁: SELECT * FROM( SELECT ROWNUM m,empno,ename,job,h

原创 [模式識別].(希臘)西奧多裏蒂斯<第四版>筆記11之__聚類:基本概念

一,引言 之前幾個章節討論的都是監督聚類,從本章開始討論非監督聚類,即訓練模式不帶標籤的情形。     聚類的步驟: 1,特徵選擇。選取最能夠表示我們目標物體信息的特徵。 2,相似性度量。給出兩個特徵量相似點或者不想似的地方。 3,聚

原创 JAVA JVM類加載

說明:本文通過網絡資料整理 1、類加載器:JVM中的類加載器,共有三個類加載器,層級如下 Bootstrap Loader  - 負責加載系統類             |           - - ExtClassLoa

原创 package和import

每天java一點點 package關鍵字 1、包的作用 ①同一個包功能相似或相關 ②避免名字衝突。同一個包類名不同,不同包類名可以相同 2、包的聲明 在源文件第一行聲明(小寫字母)。每個源文件只能有一個包聲明 import關鍵字

原创 document.createElement()的用法

轉自:http://www.cnblogs.com/penny/archive/2008/09/01/1281293.html 分析代碼時,發現自己的盲點——document.createElement(),衝浪一番,總結了點經驗。  

原创 閒談

一上來CSDN感覺還是很親切,濃濃的技術味道不錯 也看到很多留言,有的請教問題,有的評論,一些問題時間長了也無法回答,請海涵 工作之後開始用JAVA,因爲並不是科班出身,總感覺一直是野路子 今晚有時間思考了一下,自己在技術上並沒有優

原创 Kinect for Windows V2和V1對比開發___深度數據獲取並用OpenCV2.4.10顯示

V1深度分辨率:320x240 V2深度分辨率:512x424 1,  打開深度圖像幀的方式 對於V1: hr = m_PNuiSensor->NuiImageStreamOpen(