模式识别，计算机视觉领域，期刊(1)pattern recognition letters, 从投稿到发表，一年半时间(2)Pattern recognition 不好中，时间长(3)IEICE Transactions on Information and Systems， 作者中有一个必须是会员。收费高，审稿快。影响因子0.4(4)International Journal of Patter

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://sigvc.org/bbs/thread-870-1-1.html纸张在许多地方已日益失宠，无纸化办公谈论40多年，办公环境正限制纸山的生成。而过去几年，无纸化办公的概念发生了显着的转变。在计算机软件的帮助 下，包含大量重要管理数据和资讯的文档可以更方便的以电子形式储存。扫描文档的好处不纯粹是存档理由。为了访问基于纸张的信息和将信息整合进

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/12/2766458.html前言　　最近几周花了点时间学习了下今年暑假龙星计划的机器学习课程，具体的课程资料参考见附录。本课程选讲了写ML中的基本模型，同时还介绍了最近几年比较热门，比较新的算法，另外也将ML理论和实际问题结合了起来，

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-752-1-5.html前言：    决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，

      计算机视觉是使用计算机(包括PC及嵌入式平台)和成像设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的二维或者三维信息，从而使得计算机得以像人那样“看”到事物，理解事物，甚至，根据其对事物的理解，做出一定的反应。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现

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目前，很难找到一种普适的方法能够应对所有的配准情况，任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、配准精度等因素。不过，从原理上将，配准算法可以大致分为以下四个步骤：（1）特征提取采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征，如：闭合区域、边缘、轮廓、角点等。特征提取算法需要满足三个条件（a）显著性，所提取的特征应该是比较明显的，分布广泛的、易于提取的特征；（b）抗噪

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纹理的定义：纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理不同于灰度、颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即：局部纹理信息。局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。 纹理的分类：纹理特征可以分为四种类型：

      经常碰到朋友，尤其是计算机视觉初学者朋友问到我关于OpenCV怎么获取图片，怎么把OpenCV跟相机结合起来这一类的问题。本人不才，不过，在平时的工作中，都接触到这方面，今天特意发文章给有些朋友们解惑一下。     我们做视频分析或者说监控行业用的相机，一般来说，有两种：（1）模拟相机；（2）数字相机；     模拟相机，输出的是模拟信号，也就是电压的高低信号。这种相机，现在用在很多的