视觉算法在智能审核系统上的演进与实践 刘天悦 贝壳找房 / 资深工程师 https://static001.geekbang.org/con/56/pdf/1088777747/file/%E8%A7%86%E8%A7%89%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%9C%A8%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AE%A1%E6%A0%B8%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8…

基于多重虚拟扩展阵列的宽带信号DOA估计[1]. 宽带DOA估计是阵列信号处理领域的一个重要研究方向.在DOAs估计的实际应用中,信号总是会被噪声破坏,在某些情况下,源信号的数量大于传感器的数量,因此不能通过一些传统的算法正确地解决源问题.文中提出了一种将空间重采样和四阶累积量相结合的宽带DOAs方法——多重虚拟扩展阵列(MVEA).在信源个数大于传感器个数的情况下,MVEA能够正确地找到宽带源的方向,通过空间重采样和四阶累积量的虚拟扩展,MVEA获得了比仅采用空间重采样虚拟扩展(SRVE)的方…

+BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: CSharpGL(14)用geometry shader渲染模型的法线(normal) +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. 问题 在处理光照效果等问题时,模型的顶点的法线是必不可少的数据.但是法线并不直接显示…

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep…

本文转载至 http://zhangbuhuai.com/2015/07/16/beginning-auto-layout-part-1/ By 张不坏 2015-07-16 更新日期:2015-07-17 文章目录 1. 写在前面 2. iOS布局机制 3. 几个重要的API 3.1. intrinsicContentSize方法 3.2. preferredMaxLayoutWidth属性 3.3. sizeThatFits:方法和sizeToFit方法 3.4. systemLayoutS…

Auto Layout压缩阻力及内容吸附讲解 本文为投稿文章,作者:梁炜V 在Auto Layout的使用中,有两个很重要的布局概念:Content Compression Resistance 和 Content Hugging,从字面的翻译我们大概可以分别翻译为:压缩阻力 以及内容吸附.但是光从字面意思来理解很难知道它们如何使用以及确切的设计意图.我最开始也是很迷糊而且在使用Auto Layout的过程中也没有使用过它们,直到最近稍稍研究了一下,发现它们的作用甚是巨大,所以我为了加深记忆,把…

张宁 Visual Odometry Using a Homography Formulation with Decoupled Rotation and Translation Estimation Using Minimal Solutions "链接:https://pan.baidu.com/s/13l8ERXM9SiBqDe2r_25elw 提取码:xs4u " 视觉测距法使用单应性配方,使用最小解决方案进行解耦旋转和平移估计使用最小解决方案进行解耦旋转和平移估计的单应性框架…

Awesome Works  !!!! Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 Others 2015 ICCV 2015 CVPR 2015 Others 2014 CVPR 2014 Others & Before Journal Papers Theses Datasets Challenges Other Related Papers Eval…

周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recognition from depth maps.这篇文章是关于Sparsing Coding的.Sparse coding并不是我的研究方向.在此仅仅是做个文献阅读后的笔记,权当开拓下我的视野. 从标题就能够看出,这篇论文试图通过学习到group sparsity和geometry constrain…

Towards real-time unsupervised monocular depth estimation on CPU Matteo Poggi , Filippo Aleotti , Fabio Tosi , Stefano Mattoccia 在CPU上进行实时无监督单目深度估计 Abstract— Unsupervised depth estimation from a single image is a very attractive technique with severa…