本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文。这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章，因为会议还没有出结果，所以作者还没有发布他的Matlab源代码。但为了让我们先睹为快，作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了。对于里面所描述的神奇的效果，大家都跃跃欲试，也有人将其复现了。我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本，主要是基于OpenCV。多尺度的有点复杂，这个后面再

本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。    在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的

（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立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Ac

（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立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accu

1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外，每个杂志都有他们的具体格式要求，一定要按照他们的要求把论文写好，免得浪费时间，前些时候，我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿，由于格式问题，人家过两个星期就退回来了，而且说了很多难听的话，说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求；2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别是摘要和结论不能重复,发

引 言在博文【模式识别PR和模式的概念】介绍了相关的模式识别与模式的概念。在本节描述所要讨论的问题之前，再提一下对于待识别的物理对象的描述问题。假设一个待识别的物理对象用其d个属性观察值描述，称之为d个特征，这组成一个d维的特征向量，而这d维待征所有可能的取值范围则组成了一个d维的特征空间。======为了说明这句话，我们讨论一个具体的例子======假设苹果的直径尺寸

引言模式识别所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视。了解与熟悉模式识别的一些基本概念与基本处理方法对研究与从事人工智能、图像处理、信息处理、计算机视觉、多媒体技术等方面工作的人们乃至计算机科学其它领域的人们都是很有益处的。模式识别(Pattern Recognition)Pattern Recognition (PR), 这个词对许多人来说很陌生，

英文“Pattern”源于法文“Patron”，本来是指可作为大家典范的理想的人，或用以模仿复制的完美的样品。在模式识别学科中“模式”具有更广泛的意义。人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的相同或不同之处，根据一定的目的把并不完全的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如汉字“中”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即使对于某个“中”的具

------引言    在人工智能技术(Artificial Intelligence)领域中，模式识别(Pattern Recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。说到识别，最为常用的便是模仿人的视觉的图像识别（当然还有语音识别），也许你会想当然地认为那还不简单，觉得我们用我们的眼睛可以轻而易举地识别出各

VC维被认为是数学和计算机科学中非常重要的定量化概念，它可用来刻画分类系统的性能。模式识别中VC维的直观定义是:对一个指示函数集，如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2h（是2h吗？）种形式分开，则称函数集能够把h个样本打散，函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h，若对任意数目的样本都有函数能将它们打散.则函数集的VC维是无穷大。有界实函数的VC维可以通过用一定的阈值将它转化成指示