马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度. 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的

Mahalanobis距离是用来度量一个点P和一个分布D之间的距离,它是衡量点P与分布D的均值之间存在多少个标准差的一个多维泛化版本. 如果P就位于分布D的均值处,则该距离为0:该距离随着P的偏离均值开始逐步增大. 由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scal

讲解教授:赵辉 (FROM : UESTC) 课程:<模式识别> 整理:PO主 基础知识: 假设空间中两点x,y,定义: 欧几里得距离, Mahalanobis距离, 不难发现,如果去掉马氏距离中的协方差矩阵,就退化为欧氏距离.那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义. 第一个例子 从下往上的一段50米长的坡道路,下面定一个A点,上面定B一个点.假设有两种情况从A到B: a)坐手扶电梯上去. b)从手扶电梯旁边的楼梯爬上去. 两种情况下我们分别会产生两种不同的主观感受,坐电梯轻松愉快,

关于度量学习,之前没有看太多相关的文献.不过南京的周老师的一篇NIPS,确实把这个问题剖析得比较清楚. Mahalanobis距离一般表示为d=(x-y)TM(x-y),其中x和y是空间中两个样本点,M就是要学出的度量. 这里的度量的在马氏距离公式的意义是,在先验概率不等的情况下,用M作为协方差参数,表示样本点在空间中疏密程度.固然马氏距离也有缺点,将样品不同属性间差别视为等同量的差别,这样就放大了微小差别变量的影响权重:但是马氏距离确乎是搞清楚之后能继续深入学习度量学习的一个重要概念. htt

CXCORE库: Mahalanobis距离: K均值: CV库: 人脸检测/Haar分类器 ML库: 正态朴素贝叶斯分类器: 决策树: Boosting: 随机森林: EM算法: K近邻(KNN): 神经网络/多层感知器: 支持向量机(SVM):

SLAM综述性特别是原理讲述比较浅显易懂的的资料比较少,相对比较知名的是<SLAM for Dummies>,但中文资料相对较少,这里就简单概述一下<SLAM for Dummies>的核心内容. (一) SLAM for Dummies中SLAM的基本模块 SLAM的基本组成包括:地标(Landmark)抽取.数据关联.系统状态变量估计.基于观测值得系统状态变量更新,以及地标更新.SLAM for Dummies主要描述了2D场景下的地图构建与机器人定位,这里的状态变量主要是指机

================================== 前言:值的个数: cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积): cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间: cvDet:计算方阵的行列式: cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算: cvDotProduct:计算两个向量的点积: cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量: cvFlip:围绕选定轴翻转: cvGEMM:矩阵乘法: cvGetCol:从一个数

摘要:目前经典的统计学分析方法主要有回归分析,Logistic回归,决策树,支持向量机,聚类分析,关联分析,主成分分析,对应分析,因子分析等,那么对于这些经典的分析方法在R中的使用主要有那些程序包及函数呢? 1.线性模型~回归分析:[包]:stats  [函数]:lm(formula, data,  ...)逐步回归:step(lm(formula, data,  ...))回归诊断:influence.measure(lm(formula, data,  ...))多重共线性:kappa(XX

在统计理论中,Bhattacharyya距离用来度量两个离散或连续概率分布的相似性.它与Bhattacharyya系数(Bhattacharyya coefficient)高度相关,后者是用来度量两个统计样本的重叠度的.所有这些命名都是为了纪念A. Bhattacharyya,一个在1930年工作于印度统计局的统计学家.该系数可以用来度量两个样本集的相似性.它通常在分类问题中被用来判断类别的可分性. 目录 ·定义 ·Bhattacharyya系数 定义 对于定义在同一个定义域X上的两个离散概率分

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多地方都是写的模棱两可, 加这个补充, 也是希望看这篇文章同学要带着批判的眼光来看, 要想透彻的理解算法, 一是要看透算法原作者的

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来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式

Function (函数名) Use (函数用处) add 矩阵加法,A+B的更高级形式,支持mask scaleAdd 矩阵加法,一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) addWeighted 矩阵加法,两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) subtract 矩阵减法,A-B的更高级形式,支持mask multiply 矩阵逐元素乘法,同Mat::mu

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

#聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法,这一类方法的共同特点是:#事先不知道类别的个数与结构 据以进行分类的数据是对象之间的相似性 或差异性数据#将这些相似(相异)性数据看成是对象之间的距离远近的一种度量 将距离近的对象#归入一类 不同类之间的对象距离较远#聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析(指的是对样本进行聚类) 和R型聚类分析(指的是对变量进行聚类) #距离和相似系数#聚类分析是研究对样本或变量的聚类 变量可以分为两类1定量变量 通常指的是连续量#2 定性变量(有序变量+名

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

聚类 聚类 关键度量指标:距离 常用距离 绝对值距离 绝对值距离也称为"棋盘距离"或"城市街区距离". 欧氏(Euclide)距离 闵可夫斯基(Minkowski)距离 不难看出绝对值距离和Euclide距离是Minkowski距离的特例 当各变量的单位不同或测量值的范围相差很大时,不应直接采用Minkowski距离,而应先对各变量的数据作标准化处理,然后再用标准化后的数据进行计算 切比雪夫(Chebyshev)距离 它是Minkowski距离中的情况 马氏(Mah

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-142-1-1.html 由于工作需要,我开始研究人脸检测部分的算法,这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程,在这里根据各种论文.网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结.我试图概括性的给出算法的起源.全貌以及细节的来龙去脉,但是水平有限,只能解其大概,希望对初学者起到帮助,更主要的是对我个人学习的一次提炼. 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