SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。
基本的路线：
1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分...
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2016-06-21 08:00:23
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时变网络是在传统的网络结构上增加一个时间维度（即一种有时间的加权网络），这样就可以系统的动态、事件发生的顺序、邻边上时间之间的相关性等动力学特性嵌入到网络结构中，也可以在多个时间尺度上刻画演化网络和自适应网络的时变特性。 人类行为有些联系是连续的有些联系是不连续的。我们主要用接触序列和区间图两种表达 ...
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2016-06-19 12:49:19
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Seaborn的优点：（摘自http://www.tuicool.com/articles/7NzaEvq） 默认情况下就能创建赏心悦目的图表 创建具有统计意义的图 能理解pandas的DataFrame类型 Seaborn将matplotlib的参数划分为两个组，第一组控制图表的样式和图的度量尺度 ...
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2016-06-07 22:21:36
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第一天 基于连通分量特征的文本检测与分割 本文采用的是NIblack算法对图像进行分割.该算法的原理如下: ;I变换为Niblack三值图像 ; 其中和分别表示像素点(x,y,)邻域内的灰度值和灰度标准差,W为邻域尺度,当邻域尺度为40*40时,取得最佳的效果,k常取0.185. Niblack的程 ...
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2016-05-30 21:22:52
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/* 如果给两张图片，中间有相似点。要求做匹配。怎么做。我现在能讲么？ 比如给了两幅图片，先求出sift点。 尺度空间极值检测。高斯模糊 关键点定位 关键点方向确定 关键点描述 kdtree 和 bbf 最优节点优先算法 进行两幅图片特征点的匹配，会涵盖一些不正确的匹配点 ransac 随机抽样一致 ...
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2016-05-29 12:24:03
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对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式： 1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X /= np.std(X, ...
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2016-05-27 14:34:36
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猿欲善其事必先利其IDE-Intellij IDEA
如果说金钱是商品的价值尺度，那么时间就是效率的价值尺度。因此对于一个办事缺乏效率者，必将为此付出高昂代价。——培根
之前同事一直给我推荐IDEA，说跟eclipse相比就是石器时代的工具，我一直任何一个工具熟练起来都很牛逼，所以一直坚持使用eclipse，不过看了下IDEA的功能，有几点比较吸引我，1可以全键盘操作，2双栏显示，3多窗口显示，4插件集...
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2016-05-25 02:03:24
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引言：当两类样本线性可分时，针对我们之前学习的感知机而言，存在多个超平面能将数据分开，这里要讨论什么样的分类面最好的问题。为此，我们形式化的定义了最优分类超平面，他有两点特征:1.能将训练样本没有错误的分开；2.在样本中距离超平面最近的样本与超平面之间的距离最大。 1.没有错误的分开： 对尺度影响的 ...
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2016-05-20 11:18:36
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1. 像素（Pixel）、图像大小（Size）、图像尺度...
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2016-05-12 20:44:40
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尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更容易获得图像的本质特征。尺度空间的生成目的是模拟图像 ...
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2016-05-09 09:46:17
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