1、主要内容 2、梯度下降 （1）、批量梯度下降 2、随机梯度下降 区别：就是更新变量时使用全部的数据还是一个样本进行更新 当都是凸函数的两者鲜果相同，当使用神经网络时使用SGD可以跳出局部最优解，批量梯度下降则不行； 3、mini-batch 梯度下降 噪声随着样本数量的增加而减少； 3、正则 b ...
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2017-02-19 12:18:19
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特 ...
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2017-02-16 14:20:03
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以下开始介绍基于区域选择的目标识别任务的模型。首先介绍一个选择搜索的方法，接着介绍一篇评述所有区域选择算法优劣的论文 一、论文笔记 一、摘要 一、摘要 本文主要介绍物体识别中的一种选择性搜索（Selective Search）方法。 本文主要介绍物体识别中的一种选择性搜索（Selective Sea ...
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2017-02-10 17:12:24
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文字定位 经过前面的特征提取，我们已经较好地提取了图像的文本特征，下面进行文字定位。 主要过程分两步： 1、邻近搜索，目的是圈出单行文字； 2、文本切割，目的是将单行文本切割为单字。 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索，得到的每个连通区域视为一个汉字。 这对于大多数汉字来说是适用，但是 ...
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2017-02-06 12:32:45
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作为OCR系统的第一步，特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征，以便我们在第二步 进行文字定位和第三步进行识别。在这部分内容中，我们集中精力模仿肉眼对图像与汉字的处理过程，在图像的处理和汉字的定位方面走了一条创新的道路。这部分工作是整个OCR系统最核心的部分，也是我们工作中最核心的部分。 传统的 ...
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2017-02-06 11:12:18
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神经网络模型种类 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等... ...
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2017-01-22 13:28:45
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From：http://dataunion.org/20584.html （一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向 ...
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2017-01-18 10:45:48
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Atitti 图像处理 特征提取的科技树 attilax总结 理论 数学，信号处理，图像，计算机视觉 图像处理 滤波 图像处理 颜色转换 图像处理 压缩编码 图像处理 增强 图像处理 去模糊 图像处理 去燥 图像处理 抠图 图像处理 叠加混合 图像处理 滤镜 图像分析 质量评价 图像分析 图像检索 ...
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2017-01-12 22:21:01
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深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 简要描述深度神经网络模型。 1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入 ...
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2017-01-12 21:12:35
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http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Feature_extraction_using_convolution http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/卷积特征提取 ...
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2017-01-10 21:37:31
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