This short tutorial shows how to compute Fisher vector and VLAD encodings with VLFeat MATLAB interface. These encoding serve a similar purposes: summarizing in a vectorial statistic a number of local feature descriptors (e.g. SIFT). Similarly to bag…

一.背景知识 1. Discriminant  Learning Algorithms(判别式方法) and Generative Learning Algorithms(生成式方法) 现在常见的模式识别方法有两种,一种是判别式方法:一种是生成式方法.可以这样理解生成式方法主要是数据是如何生成的,从统计学的角度而言就是模拟数据的分布distribution;而判别式方法,不管数据是如何生成而是通过数据内在的差异直接进行分类或者回归.举个例子你现有的task是去识别一段语音属于哪一种语言.那么生成…

在论文<action recognition with improved trajectories>中看到fisher vector,所以学习一下.但网上很多的资料我觉得都写的不好,查了一遍,按照自己的认识陈述一下,望大牛指正. 核函数: 先来看一下<统计学习方法>里叙述的核函数的概念, 可以看到,核函数其实是一个内积,在SVM的公式可以提炼出内积的部分.数据在低维输入空间可能线性不可分,而在高维希尔伯特空间可能线性可分的,因此会经过一个映射函数.事实上,内积中可以理解为相似性即距…

http://files.cnblogs.com/files/sylar120/fisher_vector.rar 拿各个参数上的偏导作为特征…

划重点 ================================================= BOF.FV.VLAD等算法都是基于特征描述算子的特征编码算法,关于特征描述算子是以SIFT为基础的一类算法,该类算法能得到图片的一系列局部特征,该类特征对旋转.缩放.亮度变化保持不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性,但是该类特征产生的特征矩阵一般都较为庞大,因此需要利用特征编码算法对其进行编码,以便后续构建索引,实现图像检索.   BOF.FV.VLAD都需要对SIF…

http://www.cnblogs.com/caoshenghe/archive/2010/01/31/1660399.html 第一部分 使用入门 vector可用于代替C中的数组,或者MFC中的CArray,从许多说明文档或者网上评论,一般一致认为应该多用vector,因为它的效率更高,而且具备很好的异常安全性.而且vector是STL推荐使用的默认容器,除非你知道你有特殊需要,使用vector不能满足你的需求,例如需要容器在head和tail高效的插入和删除,或者在任何位置高效的删除和插…

Josef和Andrew在2003年的ICCV上发表的论文[10]中,将文档检索的方法借鉴到了视频中的对象检测中.他们首先将图像的特征描述类比成单词,并建立了基于SIFT特征的vusual word dictionary,结合停止词.TF-IDF和余弦相似度等思想检索包含相同对象的图像帧,最后基于局部特征的匹配和空间一致性完成了对象的匹配.文档检索与计算机视觉之间渊源颇深,在CV领域常常会遇到要将图像的多个局部特征描述融合为一条特征向量的问题,比如常用的BoVW.VLAD和Fisher Vect…

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但…

摘要 越深层次的神经网络越难以训练.我们提供了一个残差学习框架,以减轻对网络的训练,这些网络的深度比以前的要大得多.我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x,学习残差函数,来代替没有参考的学习函数. 我们提供了综合的经验证据,表明残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确性.在ImageNet数据集上,我们对剩余的网进行评估,其深度为152层,比VGG网41层更深,但仍可以保证有较低的复杂度.结合这些残差网络在ImageNet测试集上获得了3.57%的误差,这一结果在ILSVRC…

概述 基于内容的图像检索技术是采用某种算法来提取图像中的特征,并将特征存储起来,组成图像特征数据库.当需要检索图像时,采用相同的特征提取技术提取出待检索图像的特征,并根据某种相似性准则计算得到特征数据库中图像与待检索图像的相关度,最后通过由大到小排序,得到与待检索图像最相关的图像,实现图像检索.图像检索的结果优劣取决于图像特征提取的好坏,在面对海量数据检索环境中,我们还需要考虑到图像比对(图像相似性考量)的过程,采用高效的算法快速找到相似图像也至关重要. 在构建图像特征库的时候,通常不会使用原始…

纹理特征,材料分类(Material Classification),在MINC-2500.Flickr Material Database.KTH-TIPS-2b.4D-Light-Field-Material.GTOS上state-of-the-art(2017年). 思想主要来源是:传统图片分类方法都是提取人工设计的特征(SIFT等)然后使用BOW进行编码,再用SVM进行分类,后面BOW被VLAD.Fisher Vector编码替换并融合CNN特征可以达到sota的效果.然而这样的方法有缺…

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但…

GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition. VLAD: vector of locally aggregated descriptors. 由Jegou et al.在2010年提出,其核心思想是aggregated(积聚),主要应用于图像检索领域. 文章的3个贡献: 提出一种网络来聚合并embed网络输出的面部特征向量至一个compact的固定长度的表示. 提出一个新奇的…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内…

Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition CVPR 2015 本文提出了一种双线性模型( bilinear models),一种识别结构,该结构由两个特征提取器产生,两个输出是图像每一个位置的外积(outer product),然后进行 pool,得到最终的图像描述算子.这种结构可以对局部 pairwise feature interactions 以平移不变的方式进行建模.而且,可以产生不同的无序的文字描述,像 Fisher…

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…

叙述性说明 所谓的性别识别推断检测到的面部是男性还是女性.它是一个二值分类问题. 识别算法可以用于SVM,BP神经网络.LDA,PCA,PCA+LDA等等.OpenCV官网给出的文档是基于Fisherfaces检測器(LDA)方法实现的.链接:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_gender_classification.html#id5 .这篇博文(http://www.bytefish.de/…

1. DeepFace:Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification 最早将深度学习用于人脸验证的开创性工作.Facebook AI实验室出品.动用了百万级的大规模数据库.典型的识别信号提特征+验证信号refine的两步走,对DeepID等后人的工作影响很大. 技术概括 关注了人脸验证流程中的人脸对齐步,采用了比较复杂的3D人脸建模技术和逐块的仿射变换进行人脸对齐.可以解决non-planarity对齐问题. 提出…

A Discriminative CNN Video Representation for Event Detection Note here: it's a learning note on the topic of video representation, based on the paper below. Link: http://arxiv.org/pdf/1411.4006v1.pdf Motivation: The use of improved Dense Trajectorie…

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun           Microsoft Research {kahe, v-xiangz, v-shren, jiansun}@microsoft.com Abstract摘要 Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the traini…

描写叙述 人脸识别包含四个步骤 人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件 上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比…

Introduction (1)背景知识: ① 人脸识别是具有高可靠性的生物识别技术,但在低解析度(resolution)和姿态变化下效果很差. ② 步态(gait)是全身行为的生物识别特征,大部分步态识别方法是基于轮廓而不受外貌影响,但在复杂的背景和遮挡下轮廓难以提取. (2)问题场景: 假设行人在不同的相机中不更换衣服,结合人体外貌特征和步态特征进行识别. 难点:行人重识别受到姿态.视角.光照.遮挡的影响,空间对齐(spatial alignment)通过处理不同部位的样貌来解决该问题. 然…

Res: 学长说,不要看别人的博客.看多了就看傻了!俗话说,不听老人言,吃亏在眼前. 第一篇论文来咯!Deep Residual Learning for Image Recognition!国人写的好像,强. 老惯例了 ,英语论文,先通读全文. abstract 部分.啊 不用想:我们的东西很吊.非常叼,打败了好多好多.我们的层数很深,但是优化很快,精确度很高.在各个比赛我们都是number one.学到了三个数据集/比赛:  ILSVRC/CIFAR 10/COCO 以后我的论文也要这样.话…

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto…

#include <fstream> #include <vector> #include <iostream> #include <string> using namespace std; //打印输出数组内容到窗口 void print_square(const vector<int> &square); //设置默认的初始状态数组,最后一个数是2,其他都是0 void set_default_square(vector<int…

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity. ======= 合并k个链表形成一个已排序链表 思路: 如何合并两个有序链表?经典merge算法: ListNode *mergeList(ListNode *head1,ListNode *head2){ ListNode dummy(-); ListNode *h = &dummy; while(…

转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门…

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有…

直方图定义可参考这里.图像的直方图用来表示图像像素的统计信息,它统计了图像每一个通道(如果是多通道)中,每个像素的个数(比例). 计算直方图 OpenCV提供了直接计算直方图的函数 void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool…