转自:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词. 1. DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”…

动态时间规整DTW   在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离,但是对于一些特殊情况,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话,总的距离和应该是128,应该说这个距离是非常大的,而实际上这个序列的图像是十分相似的,这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法,然后提出了…

本系列介绍几种序列对齐方法,包括Dynamic time warping (DTW),Smith–Waterman algorithm,Cross-recurrence plot Dynamic time warping (DTW) is a well-known technique to find an optimal alignment between two given (time-dependent) sequences under certain restrictions. ——Mei…

动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping ) 原文:https://blog.csdn.net/raym0ndkwan/article/details/45614813 算法笔记-DTW动态时间规整 简介 简单的例子 定义 讨论 约束条件 步模式 标准化 点与点的距离函数 具体应用场景 分类 点到点匹配 算法笔记-DTW动态时间规整动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法,大概在1970年左右被提出来,最早用于处理语音方面识别…

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最近在学习DIBR并尝试实现.感觉网上相关资料比较少,大多还是爬虫,决定自己写一个. DIBR就是depth image based rendering问题.输入一个视角下的图像和深度图,要求你输出另外一个虚拟视角下的图像(当然两个视角的内外参矩阵都有办法通过已知信息求得). 总共分三步:内参提取 和 外参提取 ,以及DIBR的主过程.这里按照网上其他博客的顺序,先介绍内参提取.看的过程中注意坐标系的定义.由于是第一次接触,这里我采用的坐标系可能和常规的坐标系不太一样. 开始之前先介绍一些定义(…

想要容易理解核心的特征计算的话建议先去看看我之前的听歌识曲的文章,传送门:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6063602.html 本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序,算法核心一是提取音频特征,二是用DTW算法进行匹配.当然,这样的代码肯定不能用于商业化,大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的. 转载请保留本文链接,谢谢. 设计思路 就算是个小东西,我们也要先明确思路再做.音频识别,困难不小,其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来.而语音识别难…

最近空闲时间在研究Semi-Direct Monocular Visual Odometry(SVO)[1,2],觉得它值得写一写.另外,SVO的运算量相对较小,我想在手机上尝试实现它. 关于SVO的介绍,有两篇博客介绍得非常好,因此我这里只简单提一下大概的思路,重点讲解了一下深度滤波器的原理. svo: semi-direct visual odometry 论文解析 SVO 代码笔记 一步步完善视觉里程计1--项目框架搭建 姿态估计 估计初始姿态 利用相邻两帧之间的特征点对,计算相对位姿.…

作者:我爱机器学习原文链接:SIGKDD历年Best Papers SIGKDD(Data Mining)(1997-2016) 年份 标题 一作 一作单位 2016 FRAUDAR: Bounding Graph Fraud in the Face of Camouflage Bryan Hooi Carnegie Mellon University 2015 Efficient Algorithms for Public-Private Social Networks Flavio Chie…

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] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Projec…