tianchang2you的专栏

原创 一 、LBP学习之8领域LBP

LBP(Local Binary Pattern, 局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；显然，它的作用是进行特征提取，而且，提取的特征是图像的纹理特征，并且，是局部的纹理特征；     原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3领域

原创 上次的问题reg [31:0]mem[3:0]纠正

原创 NIOS中下面这种错误怎么解决呢？？？？？？？？？？？下面配置就可解决。

原创 quartus中引脚配置

quartus中引脚配置有多种方法，但是当引脚较多时候就很费劲。所以把引脚按照名称一致，建立一个excel文件，然后导入就会很好了。

原创 modelsim仿真带有mif文件的rom

问题：你是否发现你能够在quartus中自带仿真软件中仿真呢？但是却不能再modelsim中仿真带有mif文件的rom呢？         Modelsim仿真包含rom文件的方法 如下解决方案：如果fpga逻辑中包含有rom的初始化数据，其文件后缀为mif，mif含义为memory initialization file 的缩写，中文意思就是存储器初始化文件。这种文件可以被Alter

转载 PCM格式

1. 音频简介      经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等.     44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录, 双声道(立体声);     22050HZ 8bit  mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采

转载 机器学习的第三课，实现了一下LWR算法

看了机器学习的第三课，实现了一下LWR算法。[cpp] view plaincopy#include  using namespace std;    const int Number = 6;  const int Dimesion = 3;  const float learningRate=0.001;       co

转载 机器学习资料二

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 JerryLead 2011-03-05 23:00 阅读:16153 评论:11  对线性回归，logistic回归和一般回归的认识 JerryLead 2011-03-05 22:10 阅读:34890 评论:12

转载 机器学习资料一

偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression） JerryLead 2011-08-21 21:32 阅读:14112 评论:2  典型关联分析（Canonical Correlation Analysis） JerryLead 2011-06-20 20:17 阅读:14261 评论:13  增强学习（Reinforc

翻译 机器学习-斯坦福大学翻译

回归与梯度下降：回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的open source的软件中看到，比如说weka。大概

翻译 斯坦福机器学习

UFLDL教程说明：本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果你不熟悉这些想法，我们建议你去这里机器学习课程，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。

转载 机器学习-百度笔试题

一、简答题（30分）1、简述数据库操作的步骤（10分）  步骤：建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。2、TCP/IP的四层结构（10分）  四个层次：应用层、传输层、网络互连层、主机到网络层。 参考3、什么是MVC结构，简要介绍各层结构的作用（10分）  MVC结构是模型（Model），视图

转载 机器学习知识库

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转载 机器学习相关

本文由 伯乐在线 - programmer_lin 翻译自 Jason Brownlee。欢迎加入技术翻译小组。转载请参见文章末尾处的要求。这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说是最好的。文章里到底写什么、不写什么，这个问题真的让我很烦恼。我必须把自己当做

转载 机器学习总结

近日，在网易公开课视频网站上看完了《机器学习》课程视频，现做个学后感，也叫观后感吧。  学习时间 从2013年7月26日星期五开始，在网易公开课视频网站上，观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程（编号CS229）《机器学习》（网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）（注：最早是在新浪公开课上

转载 Gabor变换

Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况.Gabor变换的本质实际上还是对二维图像求卷积。因此二维卷积运算的效率就直接决定了Gabor变换的效率。    根据傅立叶变换理论，对图

转载 PCA检测人脸的简单示例_matlab实现

[plain] view plaincopy%训练  %Lx=X'*X  clear;  clc;  train_path='..\Data\TrainingSet\';  phi=zeros(64*64,20);  for i=1:20  path=strcat(train_path,num2str(i),'.bmp');  Ima

转载 PCA的一些基本资料

PCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波，这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多，如果图像稍微大一点，比如128*128的图像，那么直接提取的特征就会几十万

转载 PCA算法

主成分分析的实现步骤如下：1.输入样本矩阵       假设样本x1,x2,...,xN，共N个样本，每个样本以列向量的形式表示，每个样本有M维。X=[x1 x2 ... xN]MxN。2.计算样本中每一维的均值，然后计算观察值与均值之间的偏差，再计算协方差矩阵    根据协方差函数首先要求出每一维的均值，然后再计算观察值与均值之间的偏差，再

转载 LDA算法

LDA算法入门 一． LDA算法概述：线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽

转载 LBP详细解释-有opencv代码解释

没有看LBP之前觉得它很神秘，看完了之后也就那么回事，不过提出LBP的人确实很伟大！！ LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特

原创 人脸识别

人脸识别的基本方法：                           1.基于几何特征的人脸识别                            2.

原创 多分辨率分析与正交小波-4

小波变换中的伸缩参数的实质是描述

原创 离散小波变换-DWT

所谓的离散小波变换是指对尺度因子和时移因子

原创 小波变换-基础预备（1）

一，线性空间

转载 《小波变换和motion信号处理》系列的第二篇

这是《小波变换和motion信号处理》系列的第二篇，深入小波。第一篇我进行了基础知识的铺垫，第三篇主要讲解应用。在上一篇中讲到，每个小波变换都会有一个mother wavelet，我们称之为母小波，同时还有一个father wavelet，就是scaling function。而该小波的basis函数其实就是对这个母小波和父小波缩放和平移形成的。缩放倍数都是2的级数，平移的大小和当前其缩放

原创 离散小波-DWT

前沿：     小波变换比较复杂，而且内容

原创 小波变换wavelet

1.小波变换产生的背景   小波变换是为了克服傅里叶变换产生的。由于傅里叶

原创 二、LBP之多尺度LBP

一般LBP算子，讨论的是单个像素与领域

转载 图像物体检测识别中的LBP特征

图像物体检测识别中的LBP特征1        引言之前讲了人脸识别中的Haar特征，本文则关注人脸检测中的LBP特征，说是对于人脸检测的，其实对于其他物体也能检测，只需修改训练数据集即可。所以本文的题目是物体检测识别，比如可以检测是否汽车是否有车牌号等。在opencv实现的haar特征的人脸识别算法中，LBP特征也被支持。haar特征的博文链接：http://bl

转载 LBP特征提取

与第一篇博文特征脸方法不同，LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻