SURF:Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法,其灵感来自于SIFT,所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似,但其速度是SIFT算法的多倍之多(基于hessian的快速计算方法),下面我们就来看看该算法实现的过程:(ps:本文纯属个人理解,如有错误望指正)1、初始化图像:将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图:积分图是为
转载 2023-12-13 01:57:51
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       上一篇博客简单介绍了可以用来求解优化的两个工具箱:优化入门(一)——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用        其实大家可能没有想过,matlab+yalmip工具箱也可以处理一些简单的优化问题,上官方文档:Robust optimizati
转载 2023-10-06 20:49:48
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在VSLAM中,我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配,然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配,但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢?一种方法是选择那些正确的匹配进行估计(RANSAC),另一种是降低那些错误匹配的权重(核函数),下面分别介绍。1. RANSAC随机采样一致算法这种方法的目的是,从所有数据中选择正确的数据,用于估计。为了方便,先
转载 2023-09-27 19:51:01
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1、类信息、常量、静态变量等数据储存在方法区,只会在类加载的时候储存一次,地址一样。2、性(Robust,即健壮性)     Java在编译和运行程序时,都要对可能出现的问题进行检查,以消除错误的产生。它提供自动垃圾收集来进行内存管理,防止程序员在管理内存时容易产生 的错误。通过集成的面向对象的例外处理机制,在编译时,Java揭示出可能出现但未被处理的例外,帮助程
转载 2023-08-31 07:24:57
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性:来自不染丹心的性(robustness)        性就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的性。所谓“性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定性和性
当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。  这个理论和应用自动控制的关键是,做出正确的测量和比较后,如何才能更好地纠正系统。  鲁棒控制(Robust Control)方面的研究始于20世纪50年代。在过去的20年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。所谓“性”,是指控制系统在一定(
是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的性。
原创 2016-11-28 15:50:10
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性是控制科学中的一个名词,是英文robust(强健的,精力充沛的,粗鲁的)的音译,也被称为强健性或者抗干扰性。   指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性。这显然很难理解,那么下面给出一个通俗理解和一个简单的例子。   性是指某一个自动系统在系统发生故障时仍然能较好的完成预定工作的能力,我们来参考两个个机器人系统,我们希望机器人从A点像B点行进,如果中途机
转载 2020-11-04 17:33:00
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稳健回归(robust regression)特别适用于回归模型包含损坏数据
原创 2022-11-02 09:50:26
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1、含义是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的性。所谓“性”,也是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定性和性能性。以闭环系统的性作为目标设计得到的固定控制器称为
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、新的优化模型总结 前言上一篇文章以及讨论,最原始优化,结果非常保守,但是它有一个非常重要的特点,它是线性模型,不需要很高深的知识就能看懂和求解.现在可以做优化的工具箱很多,我们只需要理清思路,具体的实现可以交给工具箱。 言归正传,数学家针对,优化的保守度,进行研究,分别提出了椭球不确定集合,和多面体不
SaberRD航空航天控制系统性设计-Robust Design方案航空航天控制系统的复杂性决定着在满足功能的同时,必须拥有强大的可靠性;而满足可靠性要求,更需要一套完备的系统性设计解决方案。控制系统 一个完整的控制系统,无论大小,将不可避免地包括控制部分、驱动部分、控制对象和传感器,控制部分是电气部件或软件,控制对象是机械零件、马达或液压,其他驱动部分属于机电、电液混合部分,传感器是一个
分析图可以很多的解决需求分析和架构设计之间的差别。更详细的说明请看最后的解释。Robustness分析不是UML模型的一部分,它是一个强大的草图工具,是介于分析和设计之间的一种有效工具在Robustness分析中,将应用边界类、控制类和实体类,分别对应MVC 架构的3个层从一个用例中抽取三类对象的方法 分析—从事件流开始下面是用例描述 分析—寻找边界对象图书管理
转载 2023-12-17 20:00:56
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代码:GENERALIZED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 很久很久没有写学习笔记了,现在记录一个老知识。主成分分析,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。我们知道,最简单的主成分分析方法就是PCA了。从线性代数的角度看,PCA的目标就是使用另一组基去重新描述得到的数据空间。
网络模型的性与提升性的方法1.定义:在统计学领域和机器学习领域,对异常值也能保持稳定、可靠的性质,称为性。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的性。所谓“性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。有一个与性很相似的概念叫模型的泛化能力。泛化能力:(generalization abil
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、性是什么?如何实现节点攻击?二、攻击过程与代码实现引入库三、利用程序攻击结果展示 前言随着复杂网络理论的不断成熟与发展,复杂网络性也逐渐涉及到各个领域,交通网络、生态网络等等,而关于考量复杂网络性指标的攻击方法,现在主要依靠MATLAB代码来做,还需要进一步完善。本文主要介绍复杂网络性以及节点攻击(随
性:对于输入扰动或对抗样本的性能。 加入小扰动,或进行数据增强。对于我们正常使用的模型,或者小数据集,需要进行数据增强,增强模型的性,并且可以提升模型泛化能力,即在测试集上的性能。 加入对抗样本训练。针对模型的安全,而找到对抗样本进行专门训练,提升模型在对抗样本的性;但是会降低模型的泛化能力,在真实的测试集上性能下降。泛化性: 训练集训练的模型在测试集上的性能;(xys更科学的说法:泛
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~1. 引言“”的英文是robustness,中文译为强健,稳健,所以说算法的性直白点说就是健壮的、稳健的算法。在深度学习领域,总是看到“算法的性”这类字眼,比如这句–L1范数比L2范数。2. 性Huber从稳健统计的角度系统地给出了性3个层面的概
转载 2023-12-12 22:10:42
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性也称为健壮性、稳健性、强健性,是系统的特性,它是系统在遇到异常和危险情况下是否能生存的关键。是指系统在一定(结构,大小)的参数的扰动下,维持某些性能的特性。 控制系统的性:反馈控制系统是的,或者说一个反馈系统具有性,就是指这个反馈控制系统在某一类特定的不确定条件下具有使稳定性、渐近调节和动态特性保持不变的特性,即这一反馈控制系统具有承受这一类不确定性影响的能力。 很显然,控制
前言打算做一个优化的系列,先从Bertsimas,2004的文章开始学习,最后的目标时做到分布,我也是初学者.一、什么是优化简而言之,当你的模型存在不确定系数,而你需要免疫这些不确定系数,那你就需要考虑一下优化.二、基本的模型和假设1.线性模型 我们假设,c矩阵不包含不确定变量,如果你的模型包含不确定变量,可以将目标函数化成约束的形式.扰动变量只在A阵出现.,约束的右端都是确定参数
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