原创 Deep Learning 學習筆記整理系列之二

四、關於特徵         特徵是機器學習系統的原材料,對最終模型的影響是毋庸置疑的。如果數據被很好的表達成了特徵,通常線性模型就能達到滿意的精度。那對於特徵,我們需要考慮什麼呢? 4.1、特徵表示的粒度         學習算

原创 背景建模技術:幀處理(FrameProcessor)模塊

   這篇文章是我從自己的QQ(632846506)日誌中移過來的。https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。 本文將簡單介紹幀處理模塊,即對每一幀進行處理的函數,也就是真正調用背景

原创 Deep Learning學習筆記整理系列之一

接下來的幾篇文章是三年前學習Deep Learning的筆記整理,同樣是從從自己的QQ(632846506)日誌中移過來的。https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。 聲明:

原创 Deep Learning 學習筆記整理系列之六

9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波爾茲曼機        假設有一個二部圖,每一層的節點之間沒有鏈接,一層是可視層,即輸入數據層(v),一層是隱藏層(h),如果假設所有的節點都是隨

原创 二十多種視頻前景提取的算法

   這篇文章是我從自己的QQ(632846506)日誌中移過來的。 https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。 這裏僅提供名稱及相關論文名,需要的請自行搜查並下載。 B

原创 Deep Learning 學習筆記整理系列之四

九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自動編碼器         Deep Learning最簡單的一種方法是利用人工神經網絡的特點,人工神經網絡(ANN)本身就是具有層次結構的系統,如果給

原创 【圖像處理】利用循環移位實現描述子分類

  下面的十幾篇文章均是我從自己的QQ(632846506)日誌中移過來的。https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。        描述一種特徵描述子:對圖像中每個3*3的塊進行一

原创 深度學習(Deep Learning )學習筆記整理系列之七

9.5、Convolutional Neural Networks卷積神經網絡        卷積神經網絡是人工神經網絡的一種,已成爲當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。它的權值共享網絡結構使之更類似於生物神經網絡,降低了網絡模型的

原创 深度學習(Deep Learning) 學習筆記整理系列- 八

十、總結與展望 1)Deep learning總結       深度學習是關於自動學習要建模的數據的潛在(隱含)分佈的多層(複雜)表達的算法。換句話來說,深度學習算法自動的提取分類需要的低層次或者高層次特徵。高層次特徵,一是指該特徵

原创 Deep Learning 學習筆記整理系列之三

      Deep learning讓機器自動學習良好的特徵,而免去人工選取過程。還有參考人的分層視覺處理系統,因此Deep learning需要多層來獲得更抽象的特徵表達。那麼多少層才合適呢?用什麼架構來建模呢?怎麼進行非監督訓練呢

原创 Deep Learning 學習筆記整理系列之五

9.2、Sparse Coding稀疏編碼        如果我們把輸出必須和輸入相等的限制放鬆,同時利用線性代數中基的概念,即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn, Φi是基,ai是係數,我們可以得到這樣一個優化

原创 介紹幾種鄰域濾波的方法

     【卷積濾波】      鄰域算子值利用給定像素周圍像素的值決定此像素的最終輸出。如圖左邊圖像與中間圖像卷積禪城右邊圖像。目標圖像中綠色的像素由原圖像中藍色標記的像素計算得到。 通用線性鄰域濾波是一種常用的鄰域算子,輸入像素

原创 【OpenCV】透視變換 Perspective Transformation(續)

     這篇文章是我從自己的QQ(632846506)日誌中移過來的。https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。     透視變換的原理和矩陣求解請參見前一篇《透視變換 Pers

原创 數據降維方法分類

數據降維基本原理是將樣本點從輸入空間通過線性或非線性變換映射到一個低維空間,從而獲得一個關於原數據集緊緻的低維表示。 數據降維工具箱drtoolbox中衆多算法,這裏簡單做個分類。 因爲很多並沒有仔細瞭解,在此次只對八種方法做分類:

原创 圖像處理】透視變換 Perspective Transformation

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