原文:http://blog.csdn.net/mysniper11/article/details/8726649 视频介绍网址:http://www.cvchina.info/2011/04/05/tracking-learning-detection/ TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

改章节笔者在深圳喝咖啡的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于算法代码的文章,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 前一段时间介绍了Kmeans聚类,而KNN这个算法刚好是聚类以后经常使用的匹配技巧.我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库,还有前段时间写的matplot库,绘图用的,大家可以参考下,实际这个算法是看懂之前的一些算法的实现. 上面我就简单介绍下这个算法实现,首先我们先肯定一个事前准备好的矩阵,这个多是事前聚类出来的或者通过专家估计出来的值. 为了这个分类矩阵和

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7

LaTeX 写作: 算法代码排版 --latex2e范例总结 latex2e 宏包的使用范例: \usepackage[ruled]{algorithm2e}                                     %算法排版样式1 \usepackage[ruled,vlined]{algorithm2e}                          %算法排版样式2 \usepackage[linesnumbered,boxed]{algorithm2e}       

以下是本人根据上一篇博客随笔http://www.cnblogs.com/jiayouwyhit/p/3251832.html,所写的KMP算法代码(暂未优化),个人认为在基于上一篇博客的基础上,代码的思路是相对很清晰的.以后的KMP算法求解建议依照此版本进行代码构思.再次强调下本版本的next数组: 例如: // T = a b c a b c a b c d //下标: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //next: -1 0 0 0 1 2 3 4 5 6该版本的next数组的一个

经常使用的MD5算法代码日期: 2014年8月4日作者: 铁锚 MD5,全称为 Message Digest Algorithm 5(消息摘要算法第五版).详情请參考 维基百科:MD5  MD5加密后是一个字节数组, 但我们通常是取其十六进制的字符串表示法,当然,十六进制数字符串是区分大写和小写,在 mysql数据库,Java,和JavaScript语言中,通常是使用小写的字符串来表示, 而在 Oracle数据库官方提供的包中,返回的是大写字符串,这算是一个坑,假设你想要运行多次 md5,可能须

算法推导过程参见[dijkstra算法推导详解] 此文为[dijkstra算法代码实现] https://www.cnblogs.com/Halburt/p/10767389.html package a; import java.util.Arrays; /** * ┏┓ ┏┓+ + * ┏┛┻━━━┛┻┓ + + * ┃ ┃ * ┃ ━ ┃ ++ + + + * ████━████ ┃+ * ┃ ┃ + * ┃ ┻ ┃ * ┃ ┃ + + * ┗━┓ ┏━┛ * ┃ ┃ * ┃ ┃ + +

caffe特征可视化的代码例子 不少读者看了我前面两篇文章 总结一下用caffe跑图片数据的研究流程 deep learning实践经验总结2--准确率再次提升,到达0.8.再来总结一下 之后.想知道我是怎么实现特征可视化的. 简单来说,事实上就是让神经网络正向传播一次.然后把某层的特征值给取出来.然后转换为图片保存. 以下我提供一个demo,大家能够依据自己的需求改动. 先看看我的demo的用法. visualize_features.bin net_proto pretrained_net_

程序说明 V0.0 2015/1/24 LDPC译码算法代码概述   概述   本文介绍了包括LDPC_Simulation.m, ldpcdecoderbp1.m,ldpcdecoderminsum.m, ldpcdecoderbp2.m,ldpcdecoderminsum2.m在内的MATLAB代码的编写思路,基本原理和功能,具体代码可见文后.本文暂不涉及LDPC校验矩阵的构造和编码程序,此部分由他人提供. 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/0

一,什么是TicTacToe(井字棋) 本游戏为在下用lufylegend开发的第二款小游戏.此游戏是大家想必大家小时候都玩过,因为玩它很简单,只需要一张草稿纸和一只笔就能开始游戏,所以广受儿童欢迎.可能我说了半天,对它名字不熟悉的朋友也不懂我在说神马.那没关系,我就引用Wiki(维基百科)的介绍作为大家对它名字的认识,顺便也勾起我们儿时的回忆: 井字棋,大陆.台湾又称为井字游戏.圈圈叉叉:另外也有打井游戏.OX棋的称呼,香港多称井字过三关.过三关,是种纸笔游戏.两个玩家,一个打圈(O),一个打

高速排序算法 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 经典的高速排序算法, 作为一个编程者, 不论什么时候都要完整的手写. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int RandomInRange(int mi

人脸识别是机器学习和机器视觉领域非常重要的一个研究方向,而特征脸算法是人脸识别里非常经典的一个算法,EigenFaces 是基于PCA (principal component analysis) 即主分量分析的. 一张尺寸为 w×h 的人脸图像 Ii可以看成是一个 D×1 的列向量, x∈RD,其中 D=w×h, 那么,给定一个训练集 S, 含有 m 张人脸图像, 即: S={xi},i=1,2,...m, 简单来说,我们希望通过一些线性映射,将原始向量 x 从高维空间 RD 变换到一个低维空

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

工具类:  package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; //雪花算法代码实现 public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepo

题目来自:https://www.luogu.com.cn/problem/P1271 题目描述 学校正在选举学生会成员,有 n(n\le 999)n(n≤999) 名候选人,每名候选人编号分别从 1 到 nn,现在收集到了 m(m<=2000000)m(m<=2000000) 张选票,每张选票都写了一个候选人编号.现在想把这些堆积如山的选票按照投票数字从小到大排序.输入 nn 和 mm 以及 mm 个选票上的数字,求出排序后的选票编号. 输入格式 无 输出格式 无 输入输出样例 输入 #1

HOG特征原理 HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子. 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功. HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)

Prim算法 (哈欠)在创建最小生成树之前,让我们回忆一下什么是最小生成树.最小生成树即在一个待权值的图(即网结构)中用一个七拐八绕的折线串连起所有的点,最小嘛,顾名思义,要权值相加起来最小,你当然可以拿起笔来就算你脑中的每一种可能,但是如果你了解了这种算法,你就能跟我一样,一次画出完美答案. 上个栗子: 我先说一哈这个算法的方法论,然后我们来代码实现一下,在讲解开始之前,敲黑板,记得我们要生成一个权值最小的树,所以每一步都要考虑到树的每一个结点,不要孤立地用一个结点来对比从而走上死路,我们任选

原文:opencv.pico.npd.dlib.face++等多种人脸检测算法结果比较 NDP检测结果: 结果分析: Pico(Pixel Intensity Comparison-based Object detection)发表于2014年,它也继承于Viola-Jones算法并对其做了一部分改进,最大的不同在于特征提取方式,不同于Viola-Jones的Haar特征,pico则是提取点对特征,对两个像素点进行对比.实验表明这种特征比Haar特征更为有效,且运算时间更短. 这就意味着PICO

前言 为了准备面试,从2月开始将排序算法认认真真得刷了一遍,通过看书看视频,实践打代码,还有一部分的leetcode题,自己感觉也有点进步,将笔记记录总结发出来. 冒泡排序 该排序就是一种像泡泡浮到水面以后,将其挑选,这种浮出来的前提是就是或者是小的/大的先露头,将/小的大的检索出来.(根据从大到小或者反过来) package src.datastructure; import java.util.Arrays; /** * @Author: yhy * @Time: 23:49 */ //时间

一.移除性算法 (remove)  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45   // TEMPLATE FUNCTION remove_copy template <  class _InIt,           class _OutIt,           cl