摘要
本文主要总结了进行目标跟踪、检测中经常使用到的图像相似度测量和模板匹配方法，并给出了具体的基于OpenCV的代码实现。
引言
模板匹配是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术，常常用来进行目标的识别、跟踪与检测。其中最相似肯定是基于某种相似度准则来讲的，也就是需要进行相似度的测量。另外，寻找就需要在图像上进行逐行、逐列的patch窗口扫描，当然也不一定需要逐行逐列的扫描，当几个...
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2015-07-24 12:48:55
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这一节讲的是核化的SVM，Andrew Ng的那篇讲义也讲过，讲的也不错。 首先讲的是kernel trick，为了简化将低维特征映射高维特征后的计算，使用了核技巧。讲义中还讲了核函数的判定，即什么样的函数K能使用kernel trick。此外，核函数还可以衡量两个特征的相似度，值...
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2015-07-20 21:31:27
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常有同学想在自己课外学习的安排中，“系统地”学习点什么。这样的事情常发生在喜欢做A专业的事，却上了B专业，且A不等于B，甚至相似度(A, B)趋于无穷。对有些同学，一不留神发现自己的学习落后了不少，比如学计算机的，到大三了，却发现连简单程序也编不出来，再如学完高数了，才知道高数原来 如此重要，于是想...
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2015-07-16 21:17:47
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计算字符串的相似度问题描述分析与解法具体代码如下： 1 package chapter3jiegouzhifa.StringSimilarity; 2 /** 3 * 计算字符串的相似度 4 * 【解法一】 5 * @author DELL 6 * 7 */ 8 public class ...
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2015-07-16 15:49:13
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题目描述：要求两字符串有差异的字符个数。例如：aaaaabaaaaaaaaaacaabaa这两个字符串，最大公共字串长度是5，但它们只有两个字符不同，函数输出值应为2。如果是：aaabbbcccdddaaaeeeddd函数的输出值应该是6。比较形象地形容一下，把两个字符串排成上下两行，每个字符串都可...
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2015-07-16 11:24:14
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非常简单的DP如果dp[i,j]表示从0到i 和 从0到j 这两段的相似度，那么可以知道每个dp[i,j]是由三种状态转化过来的第一种 当dna1[i]==dna2[j]的时候dp[i-1,j-1] + 1 长度加1第二种 否则 从下面两个状态过来那就是dp[i][j-1] 和 dp[i-1][j]...
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2015-07-15 10:50:40
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在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法。
令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量,
1.欧几里得距离(Euclidean distance)-EuclideanDistance...
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2015-07-12 23:23:09
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Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。
打开Google图片搜索页面：
点击使用上传一张angelababy原图：
点击搜索后，Google将会找出与之相似的图片，图片相似度越高就越排在前面。如：
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？
根据Neal
Krawetz博...
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2015-07-11 09:04:35
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题目在中国，形容夫妻恩爱的词汇中，大家用的比较多的就是“夫妻相”。所谓“夫妻相”，就是两个人看上去比较般配，长相、身材等某些方面有一定的相似度。
本题则另辟蹊径，从人的姓名维度，以字母重复个数来寻找最具“夫妻相”的人。
题目中预先给定一组女士的姓名拼音。输入男士的姓名拼音（拼音中间可以有空格,字母全部小写），依预先给定姓名拼音的先后遍历所有姓名，输出字母重复数最多的女士姓名。规则1：如果字母重复数最...
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2015-07-07 13:08:30
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欧几里德距离
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计算两组数据之间的距离，偏好越相似的人其距离就越短。。。为了处理方便，需要一个函数来对偏好越相近的情况给出越大的值（0~1之间）。
皮尔逊相关系数相关度评价
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皮尔逊相关系数是判断两组叔叔与某一直线拟合程度的一种度量。其对应的公式比欧几里德距离评价的计算公式要复杂，但是在数据不是很规范时会倾向于给出更好的结果。...
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2015-07-06 17:55:33
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