Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion 1.0  2013-04-08 声明：1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。2）本文仅

计算机视觉目标检测的框架与过程zouxy09@qq.com      个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。 目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建：       训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸

图像分割之（三）从Graph Cut到Grab Cutzouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       上一文对GraphCut做了一个了解，而现在我们聊到的GrabCut是对其的改进版，是迭代的Graph Cut。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut"- Interactive Foreground Ex

Deep Learning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可

目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征zouxy09@qq.com        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

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征zouxy09@qq.com1、Haar-like特征       Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩

PocketSphinx语音识别系统的编程zouxy09@qq.com       关于语音识别的基础知识和sphinx的知识，具体可以参考我的另外的博文：语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585PocketSphinx语音识别系统的编译、安装和使用：http:/

PocketSphinx语音识别系统的编译、安装和使用zouxy09@qq.com        Sphinx是由美国卡内基梅隆大学开发的大词汇量、非特定人、连续英语语音识别系统。Sphinx从开发之初就得到了CMU、DARPA等多个部门的资助和支持，后来逐步发展为开源项目。目前CMUSphinx小组开发的下列译码器：       Sphinx-2采用半连续隐含马尔可夫模型（SC

PocketSphinx语音识别系统声学模型的训练与使用zouxy09@qq.com        声学模型主要用于计算语音特征和每个发音模板之间的似然度。目的是为每个声学单元建立一套模型参数（通过不断地学习和改进得到最优的，也就是概率最大的一组HMM模型参数）。需要训练的情况：1）需要创建一个新的语音或者方言的模型；2）为你的小词汇的应用创建一个特定的模型；3）你有足

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进zouxy09@qq.com       关于语音识别的基础知识和sphinx的知识，具体可以参考我的另外两篇博文：语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585PocketSphinx语音识别系统的编译、安装和