在机器视觉中，gabor feature是一种比较常见的特征，因为其可以很好地模拟人类的视觉冲击响应而被广泛应用于图像处理， gabor feature 一般是通过对图像与gabor filter做卷积而得到，gabor filter定义为高斯函数与正弦函数的乘积，其表达式如下：
g(x,y；λ,θ,ψ,σ,γ)=exp(?x′2+γ2y′22σ2)exp(i(2πx′λ+ψ))
g(x,...
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2015-12-23 11:02:15
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极限的概念是微积分理论赖以建立的基础。在研究极限的过程中，我们一方面会证明许多在图像处理中将要用到的公式，另一方面还会得到所谓的自然常数（或称纳皮尔常数）。图像处理技术中的很多地方都会遇到它，例如用来对图像进行模糊降噪的高斯函数，以及泊松噪声中都会有自然常数出现。...
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2015-11-24 12:59:59
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GMM-UBM系统框架
GMM-UBM的核心思想是用混合高斯函数去拟合特征在高维空间的概率密度分布，在训练说话人模型的时候，由于注册时说话人的数据稀疏，通常利用一个通用背景模型(Universal Background Model，UBM)和少量的说话人数据，通过自适应算法(如最大后验概率MAP，最大似然线性回归MLLR等)得到目标说话人模型；在测试时，用测试语音相对于目标说话人模型和UBM模型...
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2015-08-03 21:00:17
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Gabor变换Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况.根据卷积定理，我们知道傅里叶变...
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2015-06-19 21:29:24
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提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布，通过不断增加component个数，可以任意地逼近任何连续的概率分布，所以我们认为任何样本分布都可以用混合模型来建模。因为高斯函数具有一些很实用的性质，所以高斯混合模型被广泛地使用。
GMM与kmeans类似，也是属于clustering，不同的是，kmeans是把每个样本点聚到其中一个cluster，而GMM是给出这些样本点到每个c...
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2015-06-12 01:02:10
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简介斑点通常是指，与周围有着颜色和灰度差别的区域，LoG检测利用高斯拉普拉斯LOG算子检测图像斑点较DoH，Harris和其它点检测方法稳定性更好，抗图像中噪声的能力更强
二维高斯函数 g(x,y,σ)=12πσe?(x2+y2)2σg(x,y,\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma}e^{-\frac{(x^2+y^2)}{2\sigma}}
拉普拉斯变换容易受到噪点影响，因此...
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2015-05-17 12:17:10
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1022: A simple math problem 2
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题目描述
高斯函数： [x]表示，小于等于x的最大整数，即向下取整。 如 [2.5]=2，[1.2]=1等。 定义函数f(n)=[n/1]+[n/2]+[n/3]+...+[n/n] . sum(a,b)=f(a...
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2015-05-07 06:30:49
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图像处理中，高斯模糊是最常用的模糊算法。要理解它的原理，首先是高斯函数：图像处理中所用到的二维形式如下：高斯函数有一个很有用的特性，它的傅立叶变换仍然是高斯函数：熟悉频域滤波的童鞋很容易分析出，使用高斯函数形成的频域滤波器是一个低通滤波器，在冈萨雷斯的数字图像处理一书中是与理想低通、巴特沃兹低通滤波...
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2015-03-05 20:59:31
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kmeans:把一个特征序列归为m_mixNum个聚类，计算每个m_mixNum个聚类的中心（means）和方差（var），以及每个聚类所占的比重（prior）。gmm:把kmeans计算出来的m_mixNum个聚类，先用kmeans计算出来的中心和方差初始化高斯函数的中心和方差，根据高斯函数调整每...
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2015-03-03 15:09:07
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一、算法
高斯模糊算法 详见：高斯模糊，基本思想就是利用高斯函数，将一个坐标点的所有邻域的加权平均值设置为这些点的颜色值。
中值滤波算法就更简单了：将一个坐标点的所有邻域的平均值设置为这些点的像素值。
二、算法的代码实现
高斯函数：
使用宏定义来替换：
#define PI 3.1415926
//高斯模糊函数
#define GAUSS_FUN(x, y) (exp(-(x*x)...
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2015-02-14 17:34:16
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