不算上实习的时间,这个月底正好是我工作了一周年,回顾一下自己这一年的工作,觉得自己还是收获颇多的。先说一下觉得自己成长了的几个方面吧。 1. 开发能力:了解了后台开发的知识,以及产品开发的流程,比起一年前只会纸上谈兵说模型进步多了。这一年主要使用的语言还是Python,比起一年前,练得多了自然也就更 ...
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2017-06-02 21:12:49
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本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法。已经了解的可以直接跳过。后面给出了AdaBoost算法的两个样例。附有详细计算过程。1、提升方法(来源于统计学习方法) 提升方法是一种经常使用的统计学习方法,应用十分广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行 ...
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2017-06-01 19:35:25
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基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究综述杨威,付耀文,龙建乾,... - 《电子学报》 - 2012 - 被引量: 31有限集统计学理论为杂波背景下的目标跟踪问题提供了一种工程友好的理论工具.对近年来基于有限集统计学理论的目标跟踪技术研究现状进行了综述,包括最优多目标贝叶斯滤波器及其近似技术、参数 ...
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2017-05-31 14:26:36
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目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势: 1) 场景信息与目标状态的融合 场景信息包含了丰富的环境上下文信息, 对场景信息进行分析及充分利用, 能够有效地获取场景的先验知识, 降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰; 同样地, 对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性. 总 ...
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2017-05-26 14:33:38
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影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征,计算的方法为积分图。 (1)Haar特征: Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素 ...
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2017-05-24 22:42:49
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因为当下的计划是熟悉语言和库,而图像特征提取脱离理论就很没意思了,并且很可能事倍功半,所以计算机视觉特征提取这部分跳过,直接开始和深度学习结合较为紧密的目标检测&识别部分。 本节介绍了OpenCV3中提取图像角点特征的函数: dst = cv2.cornerHarris(gray,2,23,0.04 ...
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2017-05-24 17:07:06
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比較全面的收集了机器学习的介绍文章,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍:看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有非常多经典的机器学习论文值得细致与重复的阅读。 《Brief History of ...
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2017-05-24 16:09:10
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http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html OpenCV自带的adaboost程序能够根据用户输入的正样本集与负样本集训练分类器,常用于人脸检测,行人检测等。它的默认特征采用了Haar,不支持其它特征。 Ada ...
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2017-05-22 15:02:44
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随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法,但区别在于它没有迭代,还有就是森林里的树长度不限制。 因为它是没有迭代过程的,不像AdaBoost那样需要迭代,不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点,不容易出现过拟合。 ...
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2017-05-20 22:35:36
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Boosting is a very powerful technique of alogrithms ensembling. Its outstanding performance achieved by combining some or many weak classifiers to mak ...
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2017-05-20 14:26:06
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