此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

聚类分析根据对象之间的相异程度,把对象分成多个簇,簇是数据对象的集合,聚类分析使得同一个簇中的对象相似,而与其他簇中的对象相异.相似性和相异性(dissimilarity)是根据数据对象的属性值评估的,通常涉及到距离度量.相似性(similarity)和相异性(dissimilarity)是负相关的,统称为临近性(proximity). 在聚类分析中,聚类算法的第一步都是度量数据集对象之间的距离,实际操作步骤是:对数据矩阵(用于存储数据对象)进行无量纲化处理,应用距离算法,得到相异性矩阵(用于存

曼哈顿距离: 是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ,是种使用在几何度量空间的几何学用语,用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和. 曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离,即d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|. 对于一个具有正南正北.正东正西方向规则布局的城镇街道,从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离,因此,曼哈顿距离又称为出租车距离. 欧几里得距离: 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一

public class MinimumSpacing { //给定平面上的n个点,求距离最近的两个点的距离. //无从下手的话,先分解问题,分解成简单的,逐个分析,然后再合在一起考虑 //这是个2维的数据,那就先降维到1维分析 //先考虑在一条数轴上有n个点,求最近距离的2个点的距离 // // ------*--*------*---*---> //用分治思想处理 // 1.分割 2.处理 3.合并 3个步骤 // // 1.分割: // 将整个数据[先排序]得到数组s,然后将s从中间一份为

题目链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1604 题意: 平面直角坐标系中,有n个点(n <= 100000,坐标范围10^9). 给定r,当两个点的曼哈顿距离<=r时,认为这两个点在同一个“群”中. 问你共有多少个群,以及点的数量最多的群有多少个点. 题解: 本题的核心在于:如何枚举一个点周围满足“曼哈顿距离<=r”的点. 由于 曼哈顿距离 = |x1 - x2| + |y1 - y2|. x和y相互影响,不能单纯按x或

感谢我磊哥 函数封装方法: //计算距离 /* **$a 可多数坐标 就是可数组类型的 ***$b 是登录者的坐标 ***ps: lat经度 lng纬度 经度在前纬度在后 *** ***/ function juli($a, $b) { // $key[0] = '3uF44dvwWrW7S9GLgBPk3CVh'; // $key[1] = 'G0APbmvaqwQTqqNVCcRk6gtOlT1DW9r3'; // $kk = $key[rand(0,1)]; $juli_api = 'ht

self.automaticallyAdjustsScrollViewInsets = NO;看 这个UIViewController的这个属性你就明白了,此属性默认为YES,这样UIViewController下如果只有一个 UIScollView或者其子类,那么会自动留出空白,让scollview滚动经过各种bar下面时能隐约看到内容.但是每个 UIViewController只能有唯一一个UIScollView或者其子类,如果超过一个,需要将此属性设置为NO,自己去控制留白以及坐标问 题.

译者注: 目前移动设备的跨平台游戏开发引擎基本都是采用Cocos2d-x或者Unity.一般而言2d用cocos2d-x 3d用unity,但是对于Windows Phone开发者, cocos2d-x for wp8是微软维护的,版本升级十分缓慢,到现在还是 V2.0 preview,我们不可能拿一个不太稳定的版本去开发游戏.与之相反,Unity4.2发布之后, 支持WP8和Windows8,当然也包括其他平台,开发调试都是十分便捷,因此使用Unity来开发目标用户在WP上的游戏,是个很好的选

From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 [1] 跟踪是一个很混乱的方向. 比如TLD.CT.Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了. 09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了. 后来突

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天的文章给大家分享机器学习领域非常简单的模型--KNN,也就是K Nearest Neighbours算法,翻译过来很简单,就是K最近邻居算法.这是一个经典的无监督学习的算法,原理非常直观,易于理解. 监督与无监督 简单介绍一下监督这个概念,监督是supervised的直译,我个人觉得不太准确,翻译成有标注和无标注可能更加准确.也就是说如果模型在学习的时候,既能够看到样本的特征又可以看到样本的结果,那么就是有监督学习,如果只能看到特征

马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度. 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的

本文内容 用户评分表 曼哈顿(Manhattan)距离 欧式(Euclidean)距离 余弦相似度(cos simliarity) 推荐算法以及数据挖掘算法,计算"距离"是必须的~最近想搭一个推荐系统,看了一些资料和书<写给程序员的数据挖掘指南>,此书不错,推荐大家看看,讲解得很透彻,有理论有代码,还有相关网站.看完后,你立刻就能把推荐算法应用在你的项目中~ 本文先主要说明如何计算物品或用户之间的"距离",陆续会介绍推荐算法本身~ 用户评分表 大体上,推

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

这虽然是中文题,然而没看懂,不懂的地方,就是在曼哈顿距离这块,网上搜索了一下,写了个程序,是测试曼哈顿距离的. 曼哈顿距离:两点(x1,y1)(x2,y2)的曼哈顿距离为|x1-x2|+|y1-y2| 测试代码: #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath> #include <queue> #include <stack> #include <ve

权限                                                                                             <uses-permission android:name="android.permission.DEVICE_POWER"/> <uses-permission android:name="android.permission.WAKE_LOCK"/>

1. 工作原理 •RIP 是一种分布式的基于距离矢量的路由选择协议. •RIP 协议要求网络中的每个路由器都要维护从它自己到其它每个目的网络的距离记录. •RIP 协议中的"距离"也称为"跳数"(hop count),由于每经过一个路由器,跳数就加 1. •RIP 同意一条路径最多仅仅能包括15 个路由器."距离"的最大值为16 时即相当于不可达.可见 RIP 仅仅适用于小型互联网. (1)每隔30s从全部參与RIP进程的接口把自己知道的路由表以

问题 给出如下结构的二叉树: struct TreeLinkNode { TreeLinkNode *left; TreeLinkNode *right; TreeLinkNode *next; } 填充每一个next指针使其指向自己的右边邻居节点.如果没有右边的邻居节点,next指针须设成NULL. 在开始时,所有的next指针被初始化成NULL. 注意: 你只能使用常数级别的额外空间 你可以假设该树为完全二叉树(即所有叶子节点都在同一层,而且每个父节点都有两个子节点). 例如,给出如下完全二

面向逻辑谈bgp选路原则(第二部) 终于到了BGP终极解析的第二部曲--BGP选路原则.与题目相呼应,我不会直接介绍选路原则的规则,而是从时间逻辑和空间逻辑上将所有的选路原则分层分类.因为只有从这种角度才能让大家更好的记忆. IGP的选路原则就是我们都知道的比较metric度量值,包括跳数带宽延迟等等.但是BGP的选路原则总共有13条!其中只有两条是关于传统的跳数和开销!正因如此BGP选路在时间复杂度上要远远高于IGP选路.但这些都是合情合理的,毕竟IGP是给BGP打工的,BGP不得表现的"高级