原创 小波變換-基礎預備（1）
《小波分析與應用》-王慧琴-總結 函數空間： 一，線性空間 1.距離空間 常用的距離空間：n維歐式空間、連續函數空間中距離、平方可積空間中距離空間、平方可和離散空間中距離空間。 2.線性空
2020-07-06 13:17:49
原创 小波變換wavelet
1.小波變換產生的背景 小波變換是爲了克服傅里葉變換產生的。由於傅里葉變換不能夠反映局部的信息，而是作爲一種全局性的變化，其有一定的侷限性。在此情況下，小波變換出現了，並且得到很大的應用價值。 2.小波變換的解釋 小波變換中的
2020-07-06 13:17:49
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原创 離散小波-DWT
前沿： 小波變換比較複雜，而且內容較多。想搞清楚小波，得花費很多的時間。這裏只是以離散小波爲例進行講解。 小波變換： 1.什麼是變換？ 數字信號處理領域很多處理方式的本質都是變換。例如，圖像壓縮、濾波、圖
2020-07-06 13:17:49
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原创 LBP詳細解釋-有opencv代碼解釋
沒有看LBP之前覺得它很神祕，看完了之後也就那麼回事，不過提出LBP的人確實很偉大！！ LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一種用來描述圖像局部紋理特徵的算子；它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點
2020-07-06 13:17:47
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原创 圖像物體檢測識別中的LBP特徵
圖像物體檢測識別中的LBP特徵 1 引言 之前講了人臉識別中的Haar特徵，本文則關注人臉檢測中的LBP特徵，說是對於人臉檢測的，其實對於其他物體也能檢測，只需修改訓練數據集即可。所以本文的題目是物體檢測識別，比如可以
2020-07-06 13:17:43
原创 離散小波變換-DWT
所謂的離散小波變換是指對尺度因子和時移因子的離散化，而不是通常意義下對時間t的離散化。 引進小波小波變換的原因： 一，計算機處理條件小，必須對連續小波變換離散化 二，連續小波變換中，小波基函數具有很大的相關性。要使各點小波變換之間沒有相關
2020-07-06 13:17:43
原创 LDA算法-matlab代碼實現
本文使用LDA作爲分類器在matlab下做實驗。 其中投影轉換矩陣W按照LDA的經典理論生成，如下的LDA函數，並返回各個類的投影后的（ｋ－１）維的類均值。 LDA.m代碼如下： function [W,centers]=
2020-07-06 13:17:43
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原创 LBP特徵提取
與第一篇博文特徵臉方法不同，LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特徵作爲判別依據的。LBP方法顯著的優點是對光照不敏感，但是依然沒有解決姿態和表情的問題。不過相比於特徵臉方法，LBP的識別率已經
2020-02-24 18:59:02
原创 LDA算法
LDA算法入門 一． LDA算法概述： 線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher線性判別(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式
2020-02-24 18:59:02
原创 《小波變換和motion信號處理》系列的第二篇
這是《小波變換和motion信號處理》系列的第二篇，深入小波。第一篇我進行了基礎知識的鋪墊，第三篇主要講解應用。 在上一篇中講到，每個小波變換都會有一個mother wavelet，我們稱之爲母小波，同時還有一個father wave
2020-02-24 18:59:02
原创 多分辨率分析與正交小波-4
小波變換中的伸縮參數的實質是描述觀測信號的範圍，也就是尺度。這個在圖像處理中叫做分辨率。小波變換也可以理解爲信號的多分辨率分析。多分辨率分析和時域-頻域分析是一樣的，都是爲了更好的理解小波變換。 多分辨率分析（MRA）又稱多尺度分析。
2020-02-24 18:59:02
原创 二、LBP之多尺度LBP
一般LBP算子，討論的是單個像素與領域像素的差值信息，一般捕捉到的是微觀特徵，這樣是捕捉不到宏觀特徵的，基於這種考慮，可以將單個像素上升到區域，以區域爲單位來進行上面的像素研究。也就是計算區域與區域之間的差值信息。 在此方面進行了改進
2020-02-24 18:59:02
原创 PCA的一些基本資料
PCA的一些基本資料 最近因爲最人臉表情識別，提取的gabor特徵太多了，所以需要用PCA進行對提取的特徵進行降維。 本來最早的時候我沒有打算對提取的gabor特徵進行降維，但是如果一個圖像時64*64,那麼使用五個尺度八個
2018-09-03 19:33:51
原创 PCA檢測人臉的簡單示例_matlab實現
[plain] view plaincopy %訓練 %Lx=X'*X clear; clc; train_path='..\Data\TrainingSet\'; phi=zeros(64*64,2
2018-09-03 19:33:51
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原创 機器學習-斯坦福大學翻譯
迴歸與梯度下降： 迴歸在數學上來說是給定一個點集，能夠用一條曲線去擬合之，如果這個曲線是一條直線，那就被稱爲線性迴歸，如果曲線是一條二次曲線，就被稱爲二次迴歸，迴歸還有很多的變種，如locally weighted迴歸，logisti
2018-09-03 19:33:51