Schmid也是一种类Gabor图像滤波器,在这篇文章[1]中有详细推导和介绍. 一种更简洁的表达公式是: 当中,r为核半径,Z为归一化參数,τ和σ是比較重要的參数,在ReID提取TextFeature中,常常使用例如以下一系列參数: (2,1), (4,1), (4,2), (6,1), (6,2), (6,3), (8,1), (8,2), (8,3), (10,1), (10,2), (10,3), (10,4) 此外,还结合前面的Gabor滤波器,γ,θ,λ,σ的參数分别使用:(0.3,

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这是帮一个同学做毕设做的,基本要求如下(有些指标看看就好,实际当然不需要,哈哈): (1)放大器1的增益为46dB,放大器2的增益为40dB,增益均可调:(2)带通滤波器:通带为300Hz-3.4kHz :(3)ADC:采样频率f s＝8kHz,字长＝8位:(4)语音存储时间≥10秒:(5)DAC:变换频率f c＝8kHz,字长＝8位:(6)回放语音质量良好.(7)应用基于模型的设计方法实现系统 原理有空再阐述,先把工程文件贴上来.链接:http://pan.baidu.com/s/1mh9ln

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转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wrvz.html   UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1]

注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展.基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一个总结,和大家一起分享. 1 Attention研究进展 Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,应该是在九几年思想就提

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Josef和Andrew在2003年的ICCV上发表的论文[10]中,将文档检索的方法借鉴到了视频中的对象检测中.他们首先将图像的特征描述类比成单词,并建立了基于SIFT特征的vusual word dictionary,结合停止词.TF-IDF和余弦相似度等思想检索包含相同对象的图像帧,最后基于局部特征的匹配和空间一致性完成了对象的匹配.文档检索与计算机视觉之间渊源颇深,在CV领域常常会遇到要将图像的多个局部特征描述融合为一条特征向量的问题,比如常用的BoVW.VLAD和Fisher Vect

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原文:Stefan Leutenegger, Margarita Chli et al.<BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints> BRISK 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50731801 CSDN-勿在浮沙筑高台 摘要:从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题,以此形成了众多的计算机视觉应用的基础.正在这个领域中.先驱算法SIFT和

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