申明，本文非笔者原创，原文转载自：http://www.cnblogs.com/armlinux/archive/2012/02/15/2396763.htmlAndrew Huang转载请注明作者及联络方式  在摄像头之类编程经常是会碰到YUV格式,而非大家比较熟悉的RGB格式. 我们可以把YUV看成是一个RGB的变种来理解.  

注：本文为转载，非本人原创；原文出处：http://bbs.51cto.com/viewthread.php?tid=14007&fpage=1&highlight=%D0%C2%CA%D6%2BLINUX]http://bbs.51cto.com/viewthread.php?tid=14007&fpage=1&highlight=%D0%C2%CA%D6%2BLINUX原创作者

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.chinaunix.net/uid-24517893-id-3125166.html通用库/General LibraryOpenCV无需多言。RAVLRecognition And Vision Library. 线程安全。强大的IO机制。包含AAM。CImg很酷

Linux起源于1991年，由芬兰的Linus Torvalds开发，随后按照GPL原则发布。它是一种类UNIX 的操作系统。从绝对意义上讲，Linux是很多商业公司、开源社区共同维护的内核，一个操作系统的核心。现在我们通常提到的Linux操作系统已经包括内核和大量应用程序，这些软件大部分来源于GNU软件工程。因此，Linux又叫作GNU/Linux。正是由于Linux属于GNU系统，且采用了GP

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

基于内容的图片检索（Content Based Image Retrieval, CBIR），也有人称之为以图搜图，是一个很老的研究领域，它是利用机器学习、模式识别、计算机视觉等相关技术对图片的内容进行分析、检测、检索的一种应用。随着近年来模式识别与机器学习的快速发展，该领域又逐渐火热起来，并涌现出很多实际可用的商业系统。同时，越来越多的公司和机构开始涉足该领域，以此来推动以图搜图的快速发展与成长

注：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-712-1-2.html（一）SVM的八股简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建

注：本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.csdn.net/porly/article/details/80206961. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Be

距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果不是另一幅二值图像，而是一幅灰度级图像，即距离图像，图像中每个像素的灰度值为该像素与距其最近

传统机器学习方法中普遍采用的经验风险最小化原则在样本数目有限是是不合理的，因为我们需要同时最小化经验风险和置信范围。事实上，在传统的方法中，我们选择学习模型和算法的过程，就是优化置信范围的过程，如果选择的模型比较适合现有的训练样本（h/n值适当），则可以取得比较好的效果。比如在神经网络中，需要根据问题和样本的具体情况来选择不同的网络结构（对应于不同的VC维），然后进行经验风险最小化。在模式识别问题