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RSS订阅原创 封面选择-NIMA阅读笔记
封面选择-NIMA阅读笔记摘要简介A、相关工作B、我们的贡献C、AVA数据集D、TID2013数据集E、 LIVE数据集2、本文方法A、损失函数3、实验结果A、表现比较B、交叉数据验证C、照片排序D、图像增强E、计算损失4、总结摘要图像质量自动评估由于在成像、图像存储和共享等方面有广泛的应用，已成为一个较热的话题。图像质量评价具有主观性，目前大多数方法都是基于AVA [1] 和TID2013 [2]预测MOS（平均意见得分）。与这些方法不同的是，我们的方法是使用一个CNN网络来预测人类意见得分，简单而又
2021-04-05 20:37:48
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原创 近年高光谱亚像元目标检测与定位方法
高光谱遥感技术首次将图像空间特征与丰富的光谱特征结合，具有图谱合一、波段数目多和光谱连续等突出特点[1]。由于空间分辨率的限制和地物分布的复杂性，高光谱遥感图像上很少有纯净像元存在。更多的情况是，目标地物占据像元的部分面积，与其他多种地物共同混合成一个像元。故高光谱目标探测与定位问题的主要难点是混合像元问题。对于混合像元需要回答如下几个问题:(1)像元中存在的不同地物覆盖类型(端元);(2)不同地
2016-10-04 21:14:34
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转载 线性回归与逻辑回归
本文转自viewcode的《对线性回归、逻辑回归、各种回归的学习》，原文链接：点击打开链接回归问题的条件/前提：1） 收集的数据2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中，每一个分量
2015-11-08 13:36:09
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原创 matlab与C#混合编程
本文转自：http://www.csdn123.com/html/blogs/20131107/94039.htmAuthor: [email protected] 2013, binzhouweichao@SDU, All Rights Reserved.Date: 2013-11-07C#与Matlab混合编程基础过程。参考：http:/
2015-10-24 12:23:43
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原创 leetcode之AddTwoNumbers
You are given two linked lists representing two non-negative numbers. The digits are stored in reverse order and each of their nodes contain a single digit. Add the two numbers and return it as a linke
2015-10-08 16:32:39
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原创 leetcode之TwoSum
Given an array of integers, find two numbers such that they add up to a specific target number.The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to the target, where in
2015-10-08 14:40:10
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转载 检测与分类中的召回率、准确率
本文整理自wangran51的《准确率召回率》与wangzhiqing3的《准确率与召回率》，原文链接分别为：http://blog.csdn.net/wangran51/article/details/7579100http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/9058523ran51/article/details/7579100
2015-09-24 15:10:35
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原创 如何将遥感图像读为Emgucv的Image<gray,float>形式
基于VS2010的遥感图像处理，我们通常将遥感图像读为Emgucv中的Image形式。故处理遥感常用的库有Emgucv（基于.NET的opencv）和GDAL（GDAL提供对多种栅格数据的支持）库。1、GDAL读取遥感数据 GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库，包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式（有些特定的格式对一些操作如写入等不支持）。它使用了一个单一的抽象数
2015-09-22 10:55:00
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转载 机器学习之正则化与交叉验证
本文转自云梦泽《机器学习之正则化与交叉验证》，原文链接：http://blog.csdn.net/u012333003/article/details/36206171?utm_source=tuicool一、正则化(regularization) 正则化（regularization)是模型选择的一种典型方法。是结构风险最小化的策略实现。它在经验风险上还加上了一个正则化项（re
2015-09-21 10:20:09
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转载 朴素贝叶斯分类器
本文转自洞庭散人《基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法》，原文链接：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html Introduction我们在《概率论和数理统计》这门课的第一章都学过贝叶斯公式和全概率公式，先来简单复习下：条件概率定义设A, B是两个事件，且P(A)>0称P(B∣A)=
2015-09-20 19:44:23
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原创 监督分类——k近邻及其代码
K近邻(KNearestNeighbor)是一种比较简单的监督分类方法。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素：K 值的选择会对算法的结果产生重大影响。K值
2015-09-20 14:37:20
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原创 PCA(主成分分析)及源码
PCA即主成分分析是一种常见的数据降维方法，PCA通过线性变换将原始数据变为各维度都线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征成分。 PCA算法： 若有m个样本，每个样本的维数为n, 矩阵 (1)将X的每一列进行零均值，即减去该列的均值； (2)求协方差矩阵 (3)求协方差矩阵C的特征值与特征向量； (4)将特征值从大到小的顺序对应的特征向量排成矩阵，取前K行组成矩阵P； (5)Y=PX
2015-09-19 17:00:14
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转载 LDA(线性判别分析)及源码实现
最近要用LDA对数据进行降维，下文是对网上写的较好的关于LDA文章的整理以便于日后复习。1、LDA首先搞清楚判别分析？Discriminant Analysis就是根据研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher L
2015-09-19 10:46:54
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原创 数据结构学习——Huffman树及其应用
Huffman树又叫最优树，是一类带权路径长度最短的树，有着广泛的应用。 1、 最优二叉树 从树中一个节点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径，路径上的分支数目称做路径长度。树的路径长度是从树根到每一个结点的路径长度之和。结点的带权路径长度为从该节点到树根之间的路径长度与节点上权的乘积，树的带权路径长度为树中所有叶子节点的带权路径长度之和，记作 。 假设有n个权值 ，试构造一棵
2015-08-20 13:56:24
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原创 用栈实现进制转换
将十进制数d进行N进制转换的一个简单的方法就是d对N取模，再除：d=(d/N)*N+d%N若对任意一个非负十进制整数，打印输出与其等值的八进制数。由于计算过程是从低到高位顺序产生八进制数的各个数位，但打印一般是从高到低进行，故可以将计算过程中得到的八进制数顺序进栈，而按出栈序列打印。void conversion(int N){ InitStack(S); //构造一
2015-08-18 21:37:54
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原创 C++中的指针
1、指向对象的指针在建立对象时，编译系统会为每一个对象分配一定的存储空间，以存放其成员。对象空间的起始地址就是对象的指针。定义指向类对象的指针变量的一般表达式为：类名* 对象指针名如下例，定义一个Time类，再定义指向Time类的对象的指针p和对象t1。Class Time{Public: inthour; intminite;
2015-08-17 17:00:56
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转载 C++标准库介绍
注：本文转自浮生专栏的《C++标准库分类》，原文链接点击打开链接C++标准库的所有头文件都没有扩展名。C++标准库的内容总共在50个标准头文件中定义，其中18个提供了C库的功能。例如，形式的标准头文件（ 例外）其内容与ISO标准C包含的name.h头文件相同，但容纳了C++扩展的功能。在 形式标准的头文件中，与宏相关的名称在全局作用域中定义，其他名称在std命名空间中声明。在C++中还可以
2015-08-16 22:14:34
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原创 C++命名空间
在C++程序中我们经常看到程序开始有这么一句：Using namespacestd这就是使用了命名空间std。1、为何使用命名空间以一个例子来说明不使用命名空间会引起的冲突：程序员A在头文件header1.h中申明了类Student和函数fun,在源文件中定义如下：class Student { public:
2015-08-16 22:05:45
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转载 用opencv训练分类器
注：本文转自西电之梦《采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项》，原文链接http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一个
2015-08-15 14:04:51
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原创 递归排序算法
1、 归并排序归并排序用的是分治法，即将要排序的数组分而治之。如图所示简单的代码如下：public class Merge { //mergeSort：将数组a分为子数组排序 //a:要排序的数组 //first:数组第一个元素的索引 //last:数组第二个元素的索引 pub
2015-08-14 22:12:52
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转载 快速排序详解
本文文转自啊哈磊《坐在马桶上看算法：快速排序》，原文链接http://developer.51cto.com/art/201403/430986.htm该文将快速排序算法很生动的进行了介绍。高快省的排序算法有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢？那就是“快速排序”啦！光听这个名字是不是就觉得很高端呢。假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这
2015-08-14 20:31:41
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转载 人脸检测之Haar分类器
注：本文转自ello的《浅析人脸检测之Haar分类器方法》，原文出处http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起
2015-08-12 10:47:20
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原创 动态规划
动态规划 动态规划（dynamic programming）与分治法一样，是通过组合子问题的解而解决整个问题的。动态规划通常用于最优化问题。 动态规划步骤： 1） 描述最优解的结构 2） 递归定义最优解的值 3） 按自底向上的方式计算最优解的值 4） 由计算的结果构造最优解示例：装配线调度 Colonel公司有两条装配线生产汽车，如图1所示。每条装配线有n个装配站，编号
2015-08-11 15:14:10
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原创 不放弃
千里之行，始于足下 看了Rachel-zhang的博客，心里感触很多，同是工科女的我心里真是汗颜啊！！！ 闻道有先后，术业有专攻。不必为自己与别人相差甚远而妄自菲薄，一步一步慢慢来，差距总会减小的。
2015-07-11 21:53:46
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高光谱异常检测KRX算法
2016-10-06
64位gdal库
2015-07-23
c#基于emgu进行图像配准及拼接
2014-11-08
空空如也
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