简介：
1、在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题。这个最优化问题被称作原问题。我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。
2、为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最优点。即拉格朗日函数，再通过这个函数...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-07 22:40:35
阅读次数：
331
win7 64bit VS2010 OpenCV 2.4.9 环境配置...
作者 ： 卿笃军
由于最近人脸识别需要用到OpenCV，让我开始了OpenCV学习。 OpenCV
2.4.9下载地址：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
点击图中的Download即可下载。 下载完毕后，得到一个348M的 "o...
1.Introduction and backgrounds作为本周的论文之一，这是一篇bag
of
features的基本文章之一，主要了解其中的基本思路，以及用到的基本技术，尽量使得细节更加清楚。文章中比较了两个基本的方法，分别是：BAYES和SVM。bag
of keypoints的基本原理是...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-07 10:09:17
阅读次数：
396
OpenCV坐标系与MATLAB中矩阵行与列的对应...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-07 04:54:58
阅读次数：
549
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)
1.背景知识
前面我们提到的数据集都是线性可分的，这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合。然而当我们遇到线性不可分的数据集时候，是不是svm就不起作用了呢？这里用到了一种方法叫做核函数，它将低维度的数据转换成高纬度的从而实现线性可分。
可能有的人不明白为什么低维度的数据集转换成高...
分类：
编程语言 时间：
2014-05-07 03:39:44
阅读次数：
455
1. 推导出函数间隔最小 2. 约束优化函数变形至如下形式 /*min 1/2*||w||^2s.t.
(w[i]*x[i] + b[i] - y[i]) >= 0;*/ 3. 对偶函数 /*min(para alpha)
1/2*sum(i)sum(j)(alpha[i]*alpha[j]*y[i...
分类：
编程语言 时间：
2014-05-07 00:48:13
阅读次数：
498
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)
1.背景知识
通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式。详细变法可以参考这位大神的博客——地址
参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...)。我们把上面的式子变型为：
约束条件就变成了：
...
分类：
编程语言 时间：
2014-05-04 18:14:34
阅读次数：
401
OpenCV249实现车牌定位，采用是sobel边缘检测、轮廓检测、腐蚀等实现。...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-04 08:42:10
阅读次数：
819
