正如名字所示,TLD算法主要由三个模块构成:追踪器(tracker),检测器(detector)和机器学习(learning). 对于视频追踪来说,常用的方法有两种,一是使用追踪器根据物体在上一帧的位置预测它在下一帧的位置,但这样会积累误差,而且一旦物体在图像中消失,追踪器就会永久失效,即使物体再出现也无法完成追踪:另一种方法是使用检测器,对每一帧单独处理检测物体的位置,但这又需要提前对检测器离线训练,只能用来追踪事先已知的物体. TLD是对视频中未知物体的长时间跟踪的算法."未知物体"

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

一直以来对linux中的ssh认证.SSL.TLS这些安全认证似懂非懂的.看到阮一峰博客中对RSA算法的原理做了非常详细的解释,看完之后茅塞顿开,关于RSA的相关文章如下 RSA算法原理(一) RSA算法原理(二) RAS算法原理

LruCache算法原理及实现 LruCache算法原理 LRU为Least Recently Used的缩写,意思也就是近期最少使用算法.LruCache将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存,每次调用get并获取到值(也就是从内存缓存中命中),则将该对象移到链表的尾端.调用put插入新的对象也是存储在链表尾端,这样当内存缓存达到设定的最大值时,将链表头部的对象(近期最少用到的)移除. 基于LinkedHashMap的LRUCache的实现,关键是重写LinkedH

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

    本节介绍OpenGL中绘制直线.圆.椭圆,多边形的算法原理.     (1)绘制任意方向(任意斜率)的直线: 1)中点画线法: 中点画线法的算法原理不做介绍,但这里用到最基本的画0<=k<=1的中点画线法实现任意斜率k直线的绘制. )当A点x坐标值大于B点坐标值时,即A点在B点的右侧时,交换A.B点的坐标.保证A点在B的左侧. )考虑特殊情况,当直线AB的斜率不存在时,做近似处理,设置斜率为-(y0-y1)*,即近似无穷大. )当斜率m满足0<=m<=1时,按书本上的中点画

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

1. 引言 LZ77算法是采用字典做数据压缩的算法,由以色列的两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel在1977年发表的论文<A Universal Algorithm for Sequential Data Compression>中提出. 基于统计的数据压缩编码,比如Huffman编码,需要得到先验知识--信源的字符频率,然后进行压缩.但是在大多数情况下,这种先验知识是很难预先获得.因此,设计一种更为通用的数据压缩编码显得尤为重要.LZ77数据压缩算法应运而生,其核心思想:

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

很多游戏特别是rts,rpg类游戏,都需要用到寻路.寻路算法有深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),A星算法等,而A星算法是一种具备启发性策略的算法,效率是几种算法中最高的,因此也成为游戏中最常用的寻路算法. 直入正题: 在游戏设计中,地图可以划分为若干大小相同的方块区域(方格),这些方格就是寻路的基本单元. 在确定了寻路的开始点,结束点的情况下,假定每个方块都有一个F值,该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价.而A星寻路的思路很简单:从开始点,每走一步都选择代价最小的格子走,直到达

本文转载自http://blog.jobbole.com/24006/ 摘要本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论.文章主要内容分为三个部分.第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论M

参考资料: Kd Tree算法原理 Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一棵二叉树,树中存储的是一些K维数据.在一个K维数据集合上构建一棵Kd-Tree代表了对该K维数据集合构成的K维空间的一个划分,即树中的每个结点就对应了一个K维的超矩形区域(Hyperrectangle).

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kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

RSA算法原理(二)   作者: 阮一峰 日期: 2013年7月 4日 上一次,我介绍了一些数论知识. 有了这些知识,我们就可以看懂RSA算法.这是目前地球上最重要的加密算法. 六.密钥生成的步骤 我们通过一个例子,来理解RSA算法.假设爱丽丝要与鲍勃进行加密通信,她该怎么生成公钥和私钥呢? 第一步,随机选择两个不相等的质数p和q. 爱丽丝选择了61和53.(实际应用中,这两个质数越大,就越难破解.) 第二步,计算p和q的乘积n. 爱丽丝就把61和53相乘. n = 61×53 = 3233 n

kmp算法原理:求出P0···Pi的最大相同前后缀长度k: 字符串匹配是计算机的基本任务之一.举例,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"? 许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一. KMP算法搜索如下: 1.首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的