不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
OpenCV学习笔记（二十六）——小试SVM算法ml 总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。 这次就先介绍
关于基本情况的介绍，想必我也并不比各位行内人更清楚多少，只是想将最近时间内的一些心得拿出来与大家分享一下，当然就需要有一些基本的介绍。详细的情况在OpenCV的说明文档中有更详细的介绍，在HUNNISHOpenCV专栏中则有中文翻译，这里只做简单引用。 一、介绍 OpenCV 是英特尔® 开源
上一篇讲到跟踪状态，其中跟踪当前帧用了三种匹配方式，分别是根据motion的匹配，根据BOW的匹配，暴力匹配，下面是对每一种匹配关系的梳理，调用函数如下：bool tracking_module::track_current_frame() {
bool succeeded = false;
if (tracking_state_ == tracker_state_t::Track
1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
python视频教程栏目介绍各种最优化算法二分法函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3
return rres
i=2
left=0
right=1
while i>0 :
i = i-1
ans = 0.1
mid1 = (left + right + ans) / 2
mid2 = (left + right -
所以在很多问题里，常常先进行RANSAC来去除外点，然后再来进行BA。或者在ORB-SLAM里，图优化每迭代一次，作者就会调用g2o中的每条边的computeError和chi函数来获得这条边的误差，及时把误差大的outliers排除出去。
转载
2022-12-27 17:02:05
254阅读
上一篇文章中主要讲解了最优化算法中的梯度下降法，类似的算法还有牛顿法、高斯-牛顿法以及LM算法等，都属于多轮迭代中一步一步逼近最优解的算法，本文首先从数学的角度解释这些算法的原理与联系，然后使用Opencv与C++实现LM算法。1. 牛顿法。(1) 牛顿法用于解方程的根。对于函数f(x)，对其进行一阶泰勒展开，并忽略余项得到：解上式得到：上式就是牛顿法的迭代式，设置一个初值x0，然后经过多次迭代即
由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；信赖域法 在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心，以为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）
简 介： 本文讨论了如何通过图像阈值算法来对图像中特点对接进行隔离。 演示了几种不同的阈值分割（全局阈值分割）算法的结果。对于最简单的阈值算法，通过改变其中的阈值可以获得不同的分割效果。关键词： 阈值，图像分割，二值化
前 言
目 录
Contents
全局阈值
## Python LM 优化
### 介绍
在机器学习领域中，语言模型（Language Model，简称LM）是一种用于处理自然语言的概率模型。它可以根据输入的一段文本预测下一个可能的单词或句子。Python LM 优化是指使用Python编程语言对LM模型进行优化和改进的过程。
### 优化方法
#### 1. 数据预处理
在训练一个语言模型之前，首先需要对输入的文本数据进行预处理
目前，深度神经网络的参数学习主要是通过梯度下降法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。在具体实现中，梯度下降法可以分为：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降三种形式。根据不同的数据量和参数量，可以选择一种具体的实现形式。这里介绍一些在训练神经网络时常用的优化算法，这些优化算法大体上可以分为两类：1）调整学习率，使得优化更稳定；2）梯度估计修正，优化训练速度。0 问题引入——小批量梯度下降（
转载
2023-09-08 08:51:54
228阅读
本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skeletons from Square CupboardsSpeedup Metho
写在前面：之前想分类图像的时候有看过k-means算法，当时一知半解的去使用，不懂原理不懂使用规则。。。显然最后失败了，然后看了《机器学习》这本书对k-means算法有了理论的认识，现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解。 k-means算法原理 注：还是和之前一样，核心都是别人的，我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解。弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了。
问题引入炮弹轨迹问题 对于以上的炮弹问题，想分析他不用的数据模型以上三种模型对应着3种不同模型情况芯片检测问题根据芯片尺寸1、尺寸2参数识别次品以上三种情况对应着拟合的3种结果模型对数据的预测情况由于模型不合适，致使其无法对数据进行准确的预测解决过拟合和欠拟合问题通常来说，欠拟合可通过观察训练数据的预测结果发现，解决办法可以是：选用其他模型、增加模型复杂度、增加数据样本、采集新的维度数据解决过拟合
转载
2023-07-28 09:25:47
159阅读
KCF算法全称是Kernelized Correlation Filters，是在2014年由Joao F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, and Jorge Batista提出来的跟踪算法，这个算法不论是在跟踪效果还是跟踪速度上都有十分亮眼的表现。该算法主要使用循环矩阵对样本进行采集，使用快速
1.算法描述在无线通信系统中，由于多径效应及码间干扰的存在，信号误码率会升高。均衡技术是一种对抗码间干扰的重要技术。本文将介绍LMS均衡和RLS均衡两种均衡算法。在线性和非线性均衡中的应用。将MSK信号经过三径多径信道。 由于最陡下降法每次迭代都需要知道性能曲面上某点的梯度值，而实际上梯度值只能根据观察数据进行估计。而L M S LMSLMS实质上是用平方误差代替均方误差，即： 
概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
