matlab 当前支持的弱学习器(weak learners)类型分别为: 'Discriminant' 'knn' 'tree' 可通过 templateTree 定义: 1. fitcensemble:用于分类问题的集成学习框架 Mdl = fitcensemble(Tbl,ResponseVarName) 第一个参数为 table,第二个参数则是 table 中对应的目标属性列的列名(字符串类型) load census1994 Mdl1 = fitcensemble(adultdata,

Matlab安装记录-LED Control Activex控件安装 2013-12-01  22:06:36 最近在研究Matlab GUI技术,准备用于制作上位机程序:在Matlab GUI的技术中很重要的就是ACTIVEX控件技术,它可以使GUI界面更加的方便.漂亮:但是在Matlab Activex学习过程中遇到了一个很大的问题,就是在Win 7 64bits系统中Matlab 64位软件没有LED Control Activex控件,这让我感觉无从着手,所以花了将近两天的时间研究这个问

今天同学让我帮忙制作一个人脸表情识别的样本库,当中主要是对人脸进行裁剪,这里用到了一个相对较新的Matlab人脸检測方法Face Parts Detection.网上百度了一下发现关于Matlab人脸检測的代码和资源并不多.故此专门撰写一篇博客来具体介绍这个人脸检測方法的用途. 一.下载相应的工具包 首先下载相应的工具包.matlab最方便的地方莫过于此了.直接下载.配置简单.而且能够查看源代码,这里给出相应的工具包下载地址:Face Parts Detection工具包. 点击"Downloa

本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R.Python.MATLAB 和 OCTAVE.作者列出了这些语言(工具)的优缺点,希望对想开始学习它们的人有用. 图源:Pixabay.com GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist  R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境.它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

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

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

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]

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo

UIUC同学Jia-Bin Huang收集的计算机视觉代码合集 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330100zwgm.htmlv 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

Computer Vision Resources Softwares Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper] Affine Covariant Features [5] [Oxfo

Histogram of oriented gradients 简称 HoG, 是计算机视觉和图像处理领域一种非常重要的特征,被广泛地应用于物体检测,人脸检测,人脸表情检测等. HoG 最早是在2005 年的CVPR 上由 Navneet Dalal 和 Bill Triggs 提出来的.HoG 的算法很简单,对于物体的特征表示却非常有效.简单而高效,这大概也是其从被提出来之后,就被CV界广泛使用的原因所在. 下面简单介绍一下HoG 的算法: 首先是计算梯度: 我们知道图像上一点,在水平方向和垂

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O

2013计算机视觉代码合集一: 原文链接:http://www.yuanyong.org/blog/cv/cv-code-one 切记:一定要看原文链接 原文链接: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8550952 此外,计算机视觉博客的代码库:http://www.cvchina.info/codes/ 一.特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLF

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost

copy from:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8550952 一.特征提取Feature Extraction: ·         SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] ·         PCA-SIFT [2] [Project] ·         Affine-SIFT [3] [Project] ·         SURF [4] [OpenSURF] [Matl

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在数学分析工具方面,MATLAB无疑是佼佼者,除了作为软件工具外,MATLAB的自定义编程语言以及混合编程的支持,使其可以与Python.R之类数学分析语言媲美.尤其是在一些传统领域的研究,由于其研究领域的专业性,研究人员一般是该专业科班出身,而计算机则是副业,因此MATLAB的应用要远比Python和R广泛. MATLAB拥有众多的算法包,.Net平台下的F#是用于数据分析的语言,但相比较而言,MATLAB的算法更多,计算效率更高,而且MATLAB的绘图能力很强:另一方面,MATLAB在传统的