数据挖掘经典算法国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.个人论文采用的是Apriori，所以针对于此...
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2014-08-23 22:52:21
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运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要，那么区分前景对象，非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景，背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是.....
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2014-08-23 16:36:21
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图像配准在目标检测、模型重建、运动估计、特征匹配，肿瘤检测、病变定位、血管造影、地质勘探、航空侦察等领域都有广泛的应用。
每一种配准方法通常都针对某个具体问题而设计的，众多方法中，唯一的共性就是每个配准问题最终都要在变换空间中寻找一种最有的变换，这种变换能够使两幅图像之间在某种意义上达到匹配，但对于不同的应用领域，对图像类型的要求不同，就需要具体问题具体分析。
有研究者根据待配准图像之间的关系...
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2014-08-22 16:24:09
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Machine Learning—AdaBoost algorithm
1、基本算法思路
就是"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。将若干个弱分类器(base learner)组合起来，变成一个强分类器。大多数boosting方法都是通过不断改变训练数据的概率(权值)分布，来迭代训练弱学习器的。所以总结而言，boosting需要回答2个问题:
1、如何改变训练数据的概率(权值)分布?
提高哪些...
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2014-08-22 16:20:09
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一、简单的帧间差方法
帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域。
代码：
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
VideoCapture capture("bike.avi");
if(!capture.isOpened())
return -1;
double rate =...
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2014-08-21 17:11:14
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1：简单概念描述
Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。
1：弱学习器：在二分情况下弱分类器的错误率会高于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器，比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve Bayes、logiostic回归和SVM都可以。这里我们采用的弱分类器是单层决策树，它是一个单节点的决策树。...
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2014-08-18 22:07:03
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步骤一，首先要使voc-release4.01目标检测部分的代码在windows系统下跑起来：
参考在window下运行DPM(deformable part models) -（检测demo部分）
步骤二，把训练部分代码跑通，在VOC数据集上进行测试，如下文：
在windows下运行Felzenszwalb的Deformable Part Model(D...
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2014-07-29 14:26:28
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在目标检测过程中，常用的方法就是设置一个模板，以滑动窗口的形式遍历整幅源图像（待检测的图像）；每次滑动都会产生一个和模板等大小的ROI图像，基于某种度量方式，计算模板与当前ROI图像的相似性度量值。这样遍历完整幅图像后就会形成一个图像，找出最大值对应的位置（x,y），它就是我们要寻找的目标的位置.....
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2014-07-27 10:27:12
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在上一篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别=================今天我们将着重学习第3步：基于haar特征的adaboost级联分类器的训练。若将本步骤看做...
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2014-07-22 22:54:54
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OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。
先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片...
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2014-07-08 15:38:11
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