模式識別（六）特徵生成2
根據處理的影象，聲音，文字等資訊的統計特性，可以給出很多反映資訊特性的特徵。模式識別也是對特徵的辨別，不管是有監督的學習分類還是無監督的聚類，都間接或者直接的對特徵進行了提取或者表徵。比如線性迴歸，在使用一條曲線擬合一堆資料的時候，這條曲線（或者曲線引數）就是這堆資料的特徵，而結果和實際值的平方和就是這種特徵和資料的接近程度。
1. 影象的區域特徵
（1） 一階統計特徵：
一幅影象的一階統計特徵包括其直方圖，矩，中心矩。直方圖反映了影象灰度的分佈概率，方差是直方圖寬度的度量，反映了灰度級和平均值之間的差別。中心距u3反映了直方圖傾斜度，u4是直方圖峰度。熵是直方圖均勻度的度量，熵越大表示直方圖越接近均勻分佈。熵的表示式為：
相關推薦
模式識別（六）特徵生成2
根據處理的影象，聲音，文字等資訊的統計特性，可以給出很多反映資訊特性的特徵。模式識別也是對特徵的辨別，不管是有監督的學習分類還是無監督的聚類，都間接或者直接的對特徵進行了提取或者表徵。比如線性迴歸，在使用一條曲線擬合一堆資料的時候，這條曲線（或者曲線引數）就是這堆資料的特徵，而結果和實際
模式識別（五）特徵生成-1
Karhunen-Loveve變換 KL變換用於維數降低，維數降低可以大大降低計算量。KL變換是通過線性變換，將空間對映到另外空間，然後可以在另外空間進行維數裁剪，去掉影響較小的維，從而降低維數。 假設由x對映到y，變換為A，即有 其中R
別樣JAVA學習（六）繼承下(2.3)異常下
關閉 exit dsm 練習 方便 pub xtend 運行 script 1、RuntimeException Exception中有一個特殊的子類異常RuntimeException執行時異常。 假設在函數內容拋出該異常，函數上能夠不用聲明。編譯一樣
python學習筆記（六）之集合2
lock true 可變 對象 屬於 attribute 聯盟 per rec python學習筆記（七）之集合2不變的集合在”python學習筆記（六）之集合1“中以set()來建立集合，這種方式所創建的集合都是可原地修改的集合，或者說是可變的，也就是說是unhashab
Java 設計模式系列（六）適配器模式
建議 技術 amp （六） image 必須 一起 nts 工作 Java 設計模式系列（六）適配器模式 適配器模式把一個類的接口變換成客戶端所期待的另一種接口，從而使原本因接口不匹配而無法在一起工作的兩個類能夠在一起工作。 適配器模式的結構： 類的適配器模式 對象的
模式識別（三）非線性分類器
遇到像圖1中所示的樣本分類，線性方法是無法發揮作用的。因為塔是線性不可分的，這時候必須採用非線性方法。 1. 多層感知器網路 多層感知器包含一個以上隱層和一個輸出層，隱層將輸入對映到一個超立方體頂點，輸出層完成線性分類。通過隱層不斷對映，最終可以將樣本
23種設計模式之（六）代理模式（python_c++實現）
23種設計模式之（六）代理模式（Proxy） 本文主要介紹23種設計模式之原型模式，附詳細python/c++示例程式碼。 - 概念 - 應用場景 - 注意事項 - 程式碼示例 - 總結 - 程式碼連結 代理模式（Proxy） 概念
計算機視覺與模式識別（二）色彩遷移
色彩遷移 這一個學期任務量比較大，主要是計算機視覺這門課和計算機圖形學任務量有點大，所以暑假才有時間更新這系列部落格，這系列部落格主要是利用CImg這個庫來實現一些演算法，而不是應用一些演算法。 下面開始本期的介紹！ 1.什麼是色彩遷移？ 對於搞CV(Compu
計算機視覺和模式識別（一）
計算機視覺和模式識別 計算機視覺和影象處理是一個令很多人充滿興趣的計算機領域，它不僅涉及到很多精妙和令人稱讚的數學推導和漂亮的程式碼，更是應用到我們生活的方方面面，簡單如Photoshop、美圖秀秀，複雜於相機校準、人臉識別、處理視訊等。 時隔很久沒有寫部落格了，以前寫部落格的時候
深度學習（六）——自動生成圖片資料集
最近做了一個漢字驗證碼識別的專案，該專案最大的難點就是資料集的準備。在自己沒有資料集的情況下選擇了自動生成，不過自己生成的資料集訓練出來的模型，只在用自己方法生成的資料上表現比較好，但是在真實資料集上表現比較差，也算是自己為自己踩了一格坑。不過自己生成資料集的經歷，還
Tensorflow 筆記 用 GoogLeNet 做模式識別（轉）
GoogLeNet, 2014 年 ILSVRC 挑戰賽冠軍,這個 model 證明了一件事：用更多的卷積，更深的層次可以得到更好的結構。（當然，它並沒有證明淺的層次不能達到這樣的效果） 通過使用 NiN （ Network-in-network ）結構拓寬卷積網路的寬
資料探勘中的模式發現（六）挖掘序列模式
序列模式挖掘 序列模式挖掘(sequence pattern mining)是資料探勘的內容之一，指挖掘相對時間或其他模式出現頻率高的模式，典型的應用還是限於離散型的序列。。 其涉及在資料示例之間找到統計上相關的模式，其中資料值以序列被遞送。通常假設這些值是
HeadFirst 設計模式筆記（六）—— 命令模式
命令模式所實現的就像餐館裡的“訂單”物件：服務員不需要知道具體的訂單內容，他只需要把訂單物件傳送給廚師就好了！如此一來，服務員與廚師就解耦了。 書中舉了個遙控器的例子。遙控器需要控制多種電器的開關操作，比如有電燈和電視機。如果把開啟電燈的操作直接實現在按鈕函式中，那麼電燈與
C#實戰小技巧（六）：生成縮圖
在C#開發中，經常會遇到為某張圖片生成縮圖的需求，本文提供一個能夠生成縮圖的C#函式，支援將bmp、png、jpg等常見格式的靜態圖片壓縮，生成縮圖，可以避免png圖片丟失透明度。不過該函式的圖片壓縮方法比較簡單，只能壓縮20M以內的圖片，圖片大於20M將出現記
設計模式深入淺出（六）物件去耦——中介者
物件去耦 我們的程式中，一般不會只有一個類，而通常是有多個類互相合作。 既然提到互相合作，那麼類物件間的耦合性是不可避免的。但是我們需要控制耦合的程度，將類的實現及關係控制在可以靈活改變的程度。 當我們發現我們的程式碼，牽一髮而動全身的時候，有兩個可能：
模式識別（Pattern Recognition）學習筆記（三十六）-- 動態聚類演算法
如果不估計樣本的概率分佈，就無法從概率分佈的角度來定義聚類，這時我們就需要有一種新的對聚類的定義，一般的，根據樣本間的某種距離或某種相似性度量來定義聚類，即把相似的或距離近的樣本聚為一類，而把不相似或距離遠的樣本聚在其他類，這種基於相似性度量的聚類方法在實際應用中非常常用，
人臉表情識別筆記（二）特徵提取之LBP（區域性二值模式）原理及MATLAB程式碼
一：原理部分 LBP（Local Binary Pattern，區域性二值模式）是一種用來描述影象區域性紋理特徵的運算元；它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用
深入理解Spark 2.1 Core （六）：Standalone模式執行的原理與原始碼分析
我們講到了如何啟動Master和Worker，還講到了如何回收資源。但是，我們沒有將AppClient是如何啟動的，其實它們的啟動也涉及到了資源是如何排程的。這篇博文，我們就來講一下AppClient的啟動和邏輯與物理上的資源排程。 啟動AppClient 呼叫棧如下： S
（六）Hibernate的增刪改查操作（2）
rac result jlist static 面向 原生 comm public set 一、在Hibernate中使用原生SQL語句 sql語句面向的是數據庫，所以sql語句中對應的不再是bean了，比如sql="select * from user" 在hql中
java設計模式（六）策略模式
() pan win with blog trac java設計模式 ring ide 策略模式定義了一系列的算法，並將每一個算法封裝起來，而且使它們可以相互替換，讓算法獨立於使用它的客戶而獨立變化，具體應用場景如第三方支付對接不同銀行的算法。 要點：1）抽象策略角