SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位：在每个候 ...
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2018-09-18 11:02:21
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1、sift介绍 SIFT全称Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征转换）。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 SIFT算法分 ...
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2018-09-12 20:07:47
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规定先维护head，head是来描述决策是否过时的变量，在此位置的变量处于极值，tail是来描述最后一位插入时应该放的位置，添加决策用tail，取决策使用head ...
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2018-08-26 18:23:58
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<climits>头文件定义的符号常量 CHAR_MIN char的最小值SCHAR_MAX signed char 最大值SCHAR_MIN signed char 最小值UCHAR_MAX unsigned char 最大值SHRT_MAX short 最大值SHRT_MIN short 最小值 ...
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2018-08-26 11:43:14
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三分法用来求解函数的极值，极值左右区间满足单调性。 我们使用类似二分的思想来求解 极大值 （极小值同理）： 我们定义 $\displaystyle mid = \frac{l+r}{2}$，$\displaystyle mmid = \frac{mid+r}{2}$，分类讨论： 如果 $f(mid) ...
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2018-08-25 11:30:52
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大多数的优化问题都会加入特定的约束，而不仅仅是指定起点和终点，此时需要更好的办法去解决优化问题，拉格朗日乘数法正是一种求约束条件下极值的方法。简单地说，拉格朗日乘数法(又称为拉格朗日乘数法)是用来最小化或最大化多元函数的。如果有一个方程f(x,y,z)，在这个方程里的变量之间不是独立的，也就是说这些... ...
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2018-08-23 19:39:29
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拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法是一个理论结果，用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下问题： 构造拉格朗日乘子函数： 在最优点处对x和乘子变量的导数都必须为0： 解这个方程即可得到最优解。对拉格朗日乘数法更详细的讲解可以阅读任何一本高等数学教材。 机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有： 主成分分析 ...
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2018-08-21 12:15:32
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A：CSU 1547: Rectangle （思维题加一点01背包）B：1548: Design road （思维题 做法：三分找极值）C：1549: Navigition Problem （几何计算+模拟 细节较多）D；1550: Simple String （做得少的思维题，两个字符串能否组成另... ...
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2018-08-18 22:29:57
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1548: Design road Submit Page Summary Time Limit: 2 Sec Memory Limit: 256 Mb Submitted: 450 Solved: 237 Description You need to design road from (0, 0 ...
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2018-08-18 21:21:57
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