Viola-Jones人脸检测算法的伟大之处不不仅仅在于其算法的实时效果，更重要的是其提出了解决目标检测这一类问题的一种通用思路。该算法有两个亮点，一个是积分图技术，一个是Cascade训练模型，一经提出便引起了极大关注，在很多优秀的论文中都能看到他们的身影。如TLD算法中Detector部分，以及BING objectness训练时的两层SVM模型等，很难说这没有受到Viola-Jones算法的
Viola-Jones人脸检测算法是第一个实时的人脸检测算法。其影响力就不用多说了，即便是现在，该算法的应用仍然非常广泛。众所周知，Viola-Jones算法分为三个部分，Harr特征和积分图，特征选择的AdaptBoost以及用于训练的Cascade模型。对于Cascade模型，它更多的表示的是一种Strategy，这可以当作一个另外的类别了，这个类别可以看作算法的一种“细节”处理，不同的人对其
时间过得真快啊，深度学习已经火的快十年了，不过目前，仍有人继续观望，也有些观望者“忍不住”陆续加入了这个逐渐庞大的研究团体，开始相信“深度”的power了。这不，前些日子Duke大学的副校长Lawrence Carin就过来介绍他们团队的研究成果，谈了谈他对深度学习的理解，并且开始相信这种深层结构的有效性。 &nbs
最近在一些机器视觉群中的一些小伙伴们多次问到opencv是否集成了LBP算法，据我了解opencv没有单独的LBP特征描述算法实现，都是和一些应用结合，如人脸识别，检测等，这些都是一些论文的研究成果，针对于特定的应用，这对于想将LBP特征描述用到自己的应用中的伙伴来说，或许不太方便。opencv也没有一个单独的特征描述这样的一个module，这或许限制了使用opencv的灵活性，而且个人体会视觉问
前一段时间做了一个数字识别的小系统，基于BP神经网络算法的，用MFC做的交互。在实现过程中也试着去找一些源码，总体上来讲，这些源码的可移植性都不好，多数将交互部分和核心算法代码杂糅在一起，这样不仅代码阅读困难，而且重要的是核心算法不具备可移植性。设计模式，设计模式的重要性啊！于是自己将BP神经网络的核心算法用标准C++实现，这样可移植性就有保证的，然后在核心算法上实现基于不同GUI库的交互（MFC
聚类主要有两个准则和一个思想。两个准则是：类内距离最小，类间距离最大；一个思想是：EM（Estimation andMaximization）思想。类内距离最小准则表现在如K-均值法、模糊C-均值法（fussy c-means，FCM）等算法中；类间距离最大准则则表现在分层聚类算法中。
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