原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的. 传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势: (1)算法计算量不大,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪: (2)采用核函数直方图模型,对边缘遮挡.目标旋转.变形和背景运动不敏感. 同时,meanShift算

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html MeanShift 算法作为一种基于特征的跟踪方法,基本思想是通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点.这种通过有限次迭代准确定位目标的方法,有计算量不大的优点,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪.

meanShift,均值漂移,在聚类.图像平滑.切割.跟踪等方面有着广泛的应用.meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的,其最初的含义正如其名:偏移的均值向量:但随着理论的发展,meanShift的含义已经发生了非常多变化.现在,我们说的meanShift算法,通常是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的结束条件. 在非常长一段时间内,meanShift算法都没有得到足够的重视,直到1995年还有一篇重要论文的发表.

ref:参考自:这里(目标跟踪) Meanshift图像分割:这里 最近看到FT算法使用meanshift算法进行显著图的分割,于是就来学习他的姿势 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛. 准确的说,不是真正移动元素,而是把该元素与它的收敛位置的元素标记为同一类.对于图像来说,所有元素程矩阵排列,特征值便是像素的灰度值. 此外,从公式1中可以看到,只要是落入Sh的采样点,无论其离中心x的远近,对最终的Mh(x)计算的贡献

Meanshift,聚类算法 http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d

[转载自Liqizhou],原文地址 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x,那么Mean Shift向量的基本形式定义为: Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y点的集合, k表示在这n个样本点xi中,有k个点落入Sk区域中. 以上是官方的说法,即书上的定义,我的理解就是,

Mean-Shift 是基于核密度估计的爬山算法,可以用于聚类.图像分割.跟踪等领域.

机器学习的研究方向主要分为三大类:聚类,分类与回归. MeanShift作为聚类方法之一,在视觉领域有着广泛的应用,尤其是作为深度学习回归后的后处理模块而存在着. 接下来,我们先介绍下基本功能流程,然后会用代码的形式来分析. 一.算法原理: MeanShift,顾名思义,由Mean(均值)和shift(偏移)组成.也就是有一个点x,周围有很多点xi,我们计算点x移动到每个点所需要的偏移量之和,求平均,就得到平均偏移量.该偏移量包含大小和方向 ,方向就是周围分布密集的方向.然后点x往平均偏移量方向

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel

  通俗理解Meanshift均值漂移算法  Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理     1)概述 Mean-shift(均值迁移)的基本思想:在数据集中选定一个点,然后以这个点为圆心,r为半径,画一个圆(二维下是圆),求出这个点到所有点的向量的平均值,而圆心与向量均值的和为新的圆心,然后迭代此过程,直到

原帖地址:http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html   记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用

记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x,那么Mean Shift向量的基本形式定义为: Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到.朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的 cr

<<1>>int(bigint)+标识列(自动增长字段) 用标识列实现字段自增可以避免并发等问题.不需开发人员自己控制自增,用标识列的字段在Insert的时候不用指定主键的值.将字段的"是标识列"设置为"是",一个表只能有一个标识列. <<2>>uniqueiclentifier(又称Guid,UUID) Guid算法是一种可以产生无重复的唯一标识的高效算法.它使用网卡MAC,IP地址,纳秒级时间,芯片id码等算出来.