Bayesian Formulation on Cooperative Tracking

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Suppose a joint state representing a set of \(N_{n}\) nodes moving in a field\[ \textbf{X}= \begin{bmatrix} \left(\textbf{x}^{1}\right)^{T} & \left(\textbf{x}^{2}\right)^{T} & \cdots & \left(\textbf{x}^{N_{n}}\right)^{T} \\ \en…

【综述】(MIT博士）林达华老师－"概率模型与计算机视觉”

[综述](MIT博士)林达华老师-"概率模型与计算机视觉” 距上一次邀请中国科学院的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的综述(http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html)之后,这次我们荣幸地邀请到美国麻省理工学院(MIT)博士林达华老师为我们撰写“概率模型与计算机视觉”的最新综述.这次我们特别增设了一个问答环节,林老师针对论坛师生提出的许多问题(如概率图模型与目前很热的深度神经网络的联系和区别)一一做了详细解答,并附在综述的后面. 林达华老师博士毕…

概率图模型（PGM）综述-by MIT 林达华博士

声明:本文转载自http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.html,个人感觉是很好的PGM理论综述,高屋建瓴的总结了PGM的主要分支和发展趋势,特收藏于此. “概率模型与计算机视觉”林达华美国麻省理工学院(MIT)博士上世纪60年代, Marvin Minsky 在MIT让他的本科学生 Gerald Jay Sussman用一个暑假的时间完成一个有趣的Project: “link a camera to a computer and get the c…

Machine Learning and Data Mining（机器学习与数据挖掘）

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…

Adaptive Decontamination of the Training Set: A Unified Formulation for Discriminative Visual Tracking

Martin Danelljan 判决类追踪模型是由训练样本学习得到,但是为了适应目标和背景的变化sample set在每一帧中都会更新. 令(xjk, yjk)表示第k帧k={1,2,...,t}中的第j个训练样本.假设第k帧中的nk个样本在样本集中, ak表示第k帧样本的权重. 存在一种方法可以控制式子中训练样本的impact.在DCF-based trackers M. Danelljan Accurate scale estimation for robust visual track…

Bayesian Face Revisited A Joint Formulation

很有意思的一篇人脸识别算法文章,人家写的太好,就不好意思写了,收集了一些资料,包括了原理介绍,流程图,项目网址和作者主页信息等. 参考资料: [1]. http://blog.csdn.net/csyhhb/article/details/46300001(原理介绍) [2]. http://blog.csdn.net/hqbupt/article/details/37758627(流程图) [3]. http://home.ustc.edu.cn/~chendong/(作者主页) [4]. h…