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我的心愿是没有蛀牙

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CS131 Computer Vision: Foundations and Applications,Homework8,Tracking-OpticalFlow。
使用光流实现目标追踪。
实现LK光流法,
使用高斯迭代法求解LK光流,
使用金字塔方法优化LK光流。

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CS131 Computer Vision: Foundations and Applications,Homework7,Object-Detection。
实现人脸检测。
使用Hog表征和滑窗法进行人脸检测,
使用图像金字塔对尺度问题进行改进,
使用DPM(可变形组件模型)进行人脸检测。

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CS131 Computer Vision: Foundations and Applications,Homework6:Recognition-Classification。
实现分类算法。
使用SVD进行图像压缩,
使用KNN进行图像识别(分类),
使用PCA(主成分分析)和LDA(线性判别分析)对数据进行降维。

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CS131 Computer Vision: Foundations and Applications,Homework5:Segmentation-Clustering。
实现聚类算法:K-Means和HAC(凝聚聚类算法);构建图像的特征序列,进行聚类分割;实现分割结果与GroundTruth的量化评估,根据指标评估聚类算法。

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CS131 Computer Vision: Foundations and Applications,Homework4:Resizing SeamCarving。
复现Seam Carving(接缝拼接)算法,实现基于内容感知的图像智能缩放,并且实现图像中目标的移除,了解图像能量图、动态编程。

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CS131 Computer Vision: Foundations and Applications,Homework3:Edges-Smart Car Lane Detection。
重点在理解Harris角点检测,HOG描述符,图像匹配,以及RANSAC随机抽样一致,估计仿射变换矩阵,最终实现全景图像拼接。

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介绍一下无人机AR.Drone2代在ROS中的驱动ardrone_autonomy的常规用法。后面SLAM的研究,飞行器的控制就靠它了。

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项目来自Udacity 机器学习工程师纳米学位。题目通过对UCI的波士顿房价数据进行分析,训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试,重点:数据载入、分割、网格搜索最优化、健壮性测试。

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