目录 故事背景 本文方法(DBIQ) 发表在2016年Neurocomputing. 摘要 JPEG is the most commonly used image compression standard. In practice, JPEG images are easily subject to blocking artifacts at low bit rates. To reduce the blocking artifacts, many deblocking algorithms

无论是第一次,还是之后的每次数据块汇报,名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测,看看其是否为损坏的数据块.那么,损坏数据块是如何被检测的呢?本文,我们将研究下损坏数据块检测的checkReplicaCorrupt()方法. 关于数据块及其副本的状态,请阅读<HDFS源码分析之数据块及副本状态BlockUCState.ReplicaState>一文. checkReplicaCorrupt()方法专门用于损坏数据块检测,代码如下: /** * The next two methods tes

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

1.物理坏块和逻辑坏块 在数据库中有一个概念叫做数据块的一致性,Oracle的数据块的一致性包括了两个层次:物理一致性和逻辑一致性,如果一个数据块在这两个层次上存在不一致性,那就对应到了我们今天要要说的物理坏块和逻辑坏块. 在每一个数据块的头部有一个校验和字段,每当数据块要被写回磁盘前,Oracle都会重新计算 这个数据块的校验和,并记录到这个字段最终写会磁盘.下次数据块被读入内存,Oracle会重新 计算数据块的校验和,并和块头的字段相比较,如果有差异,Oracle就知道这个数据块有错误, 会

基于块的视频编码的一个典型特点就是在图像中会出现偶发的可察觉的块结构,这是由于重构块的边缘像素与块内部像素相比恢复精度要低,块效应是目前压缩编码最明显的视觉失真之一.在H.264/ AVC视频编码标准中,块效应有两种来源.最显著的一个是在Intra和Inter帧预测残差编码中的整数4×4变换,对变换系数的粗量化会导致可见的块边缘不连续.第二个是来自运动补偿预测.预测从可能的不同参考帧中把内插像素数据拷贝出来形成运动补偿块,由于几乎没有正好合适的数据,被拷贝块的数据引起的边缘不连续性会上升:另外,

作者: Bruce   日期: 2012年06月03日 04:20 周日 发表评论 (0) 查看评论 --END*1--> 0 条评论 --END*2-->1,837 人阅读   程序BUG往往因为无知和无意识悄然埋下.在网络库中,我写了这么一段关闭socket的代码: view source   print? 01 void CTcpSocket::Destroy(BOOL bNotifyClosed) 02 { 03     if (m_nLinkStatus != LinkNotOpen

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

块效应及其产生原因 我们在观看视频的时候,在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块,小方块在边界处呈现不连续的效果(如下图),这种现象被称为块效应(blocking artifact). 首先我们需要搞清楚块效应产生的原因.h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换,变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的,这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节.h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化,量化能有效去除相邻像素间的空间冗余,也就是说会抹去元素数据的部分细节.比较理想的情况是量化抹

Qt 关于内存泄露的检测: 收藏人:guitarhua     2012-02-10 | 阅:  转:    |   来源   |  分享               Qt 关于内存泄露的检测:工具篇关于Qt 内存泄露的检测工具有很多种,一下挑几种来说:1.检测已分配资源, 第一个工具是一个内存资源使用的监听器.它只能在模拟器上进行调试.可以使用快捷键来调用按键 功能CTRL+ALT+SHIFT+A 显示已分配堆单元的数量CTRL+ALT+SHIFT+B 显示已分配的文件服务器资源的数量CTRL

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-142-1-1.html 由于工作需要,我开始研究人脸检测部分的算法,这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程,在这里根据各种论文.网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结.我试图概括性的给出算法的起源.全貌以及细节的来龙去脉,但是水平有限,只能解其大概,希望对初学者起到帮助,更主要的是对我个人学习的一次提炼. 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据

转载地址http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.主要包括模板匹配.人脸特征.形状与边缘.纹理特性.颜色特征等方法. 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

本文主要介绍如何去处理在Oracle数据库中出现坏块的问题,对于坏块产生在不同的对象上,处理的方法会有所不同,本文将大致对这些方法做一些介绍.因为数据库运行时间长了,由于硬件设备的老化,出现坏块的几率会越来越大,因此,做为一个DBA,怎么去解决数据库出现的坏块问题就成了一个重要的议题了. 什么是数据库的坏块首先我们来大概看一下数据库块的格式和结构 数据库的数据块有固定的格式和结构,分三层:cache layer,transaction layer,data layer.在我们对数据块进行读取写入

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了.1        算法要点Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联:Haar分类器算法的要点如下:a)        使用Haar-like特征做检测.b)       使用积分图(Inte

1.关于磁盘使用策略,介绍参考http://www.it165.net/admin/html/201410/3860.html 在hadoop2.0中,datanode数据副本存放磁盘选择策略有两种方式: 第一种是沿用hadoop1.0的磁盘目录轮询方式,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 第二种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略对应的配置项是: <pro

原文:照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 本文转载自张雨石http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/34842233 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 H

上一次通过投影的方式进行了文本块分割,(见 https://www.cnblogs.com/BoyTNT/p/11812323.html )但这种方法有很大的局限性,要求分行清晰.不能有字符跨多行.不能倾斜,而且对噪声比较敏感.还是拿上一回的图片,但是我在上面加了一个比较大的字,得出的结果就有问题了: 可以看到,由于右下角大大的“测”字跨了多行,导致水平投影分行时就出错了. 本次换一种方法,基于连通性分析来做.简单讲,就是把图像做一定的膨胀操作,使得同一个字符的不同部分以及相邻字符相互重叠到一起

在C#中,整数int32的取值为-2147483648~2147473647(可以通过int.MaxValue和int.MinValue获得)当超出这个范围后,编译器不会进行检查,仍然会进行运算,但得到的结果是错误的.所以,有的时候使用checked进行整数溢出的检测.也可以通过unchecked进行,检测的忽略. checked和unchecked有两种写法: 对单独的一个算术表达式进行检测: int max = int.MaxValue; int willThrow = checked(ma

13 oracle数据库坏块-逻辑坏块 逻辑数据坏块的场景1)oracle bug也可能导致逻辑坏块的产生. 特别是parallel dml. 例如:Bug 5621677 Logical corruption with PARALLEL updateBug 6994194 Logical corruption from UPDATE DMLBug 15980234 ORA-1400 / logical corruption from direct path INSERT ALL(fail wi