图像熵计算 真是为了一个简单的基础概念弄的心力交瘁,请教了一下师姐,但是并没有真的理解,师弟我太笨呀~~所以,我又查熵的中文含义和相关的出处!共勉吧~~ 1.信息熵: 利用信息论中信息熵概念,求出任意一个离散信源的熵(平均自信息量).自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量.一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系.所发出的消息不同,它们所含有的信息量也就不同.任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量.不能作为整个信源的信息测度,因此定义自信息量的数学期…

高新波教授团队异质人脸图像识别研究取得新突破,有望大大降低刑侦过程人力耗费并提高办案效率         近日,西安电子科技大学高新波教授带领的研究团队,在异质人脸图像识别研究领域取得重要进展,其对香港中文大学人脸素描标准数据库(CUFS)的识别准确率达到了99.67%,领先于国内外其他进行异质人脸识别的研究团队.根据这一研究成果研发的异质人脸图像识别系统,一旦应用到刑侦过程中,有望帮助办案人员大大缩小犯罪嫌疑人的搜寻范围,降低刑侦过程中的人力耗费并提高办案效率. 1:异质人脸识别:基于图像合成…

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分,包含:中国内地.香港.台湾 这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 说明: 1)主要罗列有资源分享的博客,如果是该领域专家但资源分享较少,则未收录 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)欢迎补充更多的资源. 1  中国内地 1.1    程明明 清华大学程明明博士,南开大学媒体计算实验室 http:…

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT.斯坦福.CMU三所高校 1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考 1        美国 1.1     MIT 1.1.1   Antonio Torralba MIT助理教授Anto…

VALSE QQ群对边缘检测近期最新进展的讨论,内容整理如下: 1)推荐一篇deep learning的文章,该文章大幅度提高了edge detection的精度,在bsds上,将edge detection的精度从f-measure<0.76提高到了0.78,人眼的性能为0.80.而且可以取得4帧每秒的速度,比之前的gpb几分钟一张图快了很多. Holistically-Nested Edge Detection   Saining Xie, Zhuowen Tu  (Submitted on…

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行…

建议38:小心闭包中的陷阱 先看一下下面的代码,设想一下输出的是什么? static void Main(string[] args) { List<Action> lists = new List<Action>(); ; i < ; i++) { Action t = () => { Console.WriteLine(i.ToString()); }; lists.Add(t); } foreach (Action t in lists) { t(); } } 我…

任务38:JWT 设计解析及定制 改造jwt token token的值不放在Authorize里面,而是放在header的token里面 asp.net core的源代码 在Security的下面 https://github.com/aspnet/AspNetCore/tree/master/src/Security github源代码的讲解 这是jwtBearer的认证的源码: https://github.com/aspnet/AspNetCore/tree/master/src/Sec…

特征演化的数据流 数据流学习是近年来机器学习与数据挖掘领域的一个热门的研究方向,数据流的场景和静态数据集的场景最大的一个特点就是数据会发生演化,关于演化数据流的研究大多集中于概念漂移检测(有监督学习),概念/聚类演化分析(无监督学习),然而,人们往往忽略了一个经常出现的演化场景:特征演化.大多数研究都考虑数据流的特征空间是固定的,然而,在很多场景下这一假设并不成立:例如,当有限寿命传感器收集的数据被新的传感器替代时,这些传感器对应的特征将发生变化. 今天要分享的文章出自周志华的实验室<Learn…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…