转自：https://www.52ml.net/20287.html引言普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即

计算机视觉领域权威评测——ImageNet大规模图像识别挑战赛（Large Scale Visual Recognition Challenge）自2010年开始举办以来，一直备受关注。2016年，在该比赛的图像目标检测任务中，国内队伍大放异彩，包揽该任务前五名（如图1所示）。我们将根据前五名参赛队伍提交的摘要与公开发表的论文或技术文档，简析比赛中用到的图像目标检测方法。

来源：http://www.leiphone.com/news/201605/zZqsZiVpcBBPqcGG.html#rd人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间

机器学习之朴素贝叶斯分类器基本概念：先验概率(prior probability)：是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。比如，抛一枚硬币，正面朝上的概率P(A)=1/2,就是先验概率。联合概率：表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B),或者P（A∩B）。条件概率：已知事件A发生的条件

转自：https://www.52ml.net/20287.html引言普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即

计算机视觉领域权威评测——ImageNet大规模图像识别挑战赛（Large Scale Visual Recognition Challenge）自2010年开始举办以来，一直备受关注。2016年，在该比赛的图像目标检测任务中，国内队伍大放异彩，包揽该任务前五名（如图1所示）。我们将根据前五名参赛队伍提交的摘要与公开发表的论文或技术文档，简析比赛中用到的图像目标检测方法。

通过相移公式获取条纹图相位主值后，要进行相位展开。相位展开可分为两类：空间相位展开和时间相位展开。目前在工业测量领域大多使用时间相位展开算法，其中Gray编码加相移算法与多频外差原理是使用最为广泛的两种时间相位展开算法。通常基于多频外差原理相位展开的精度与稳定性更好。

最小二乘支持向量机Matlab工具箱 下载址：  http://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab ，Latestversion: LS-SVMlab v1.8 (August16, 2011)如图下载后，直接进行解压得到文件夹

形状上下文特征是一种很流行的形状描述子，多用于目标识别，它采用一种基于形状轮廓的特征描述方法,其在对数极坐标系下利用直方图描述形状特征能够很好地反映轮廓上采样点的分布情况。形状上下文的基本原理如下：Step1:对于给定的一个形状,通过边缘检测算子(如:canny算子)获取轮廓边缘 ,对轮廓边缘采样得到一组离散的点集P={p1,p2,p3,..pn}，如图1中的字母A。Step2

Haar-like特征是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子(也称为Haar特征，这是因为Haar-like是受到一维haar小波的启示而发明的,所以称为类Haar特征)，后来又将Haar-like扩展到三维空间(称为3DHaar-Like)用来描述视频中的动态特征。关于Haar的发展历程如图1所示。图1Haar-like特征的特点       目前最常用的还是Haar