当前位置 : 首页

2015年第四季度运动记录

^_^

Java-日期

[TOC]

Java-Map

[TOC]

Java-List

[TOC]

Java-字符串

[TOC]

Java-基础

[toc]

紫金陈《谋杀官员》系列读后感

《谋杀官员I:数学天才的完美谋杀》-紫金陈

2015.01.04 开始读
2015.01.06 读完
这部整体架构我自信非常独特,构思也非常精妙。
传统推理小说,总是给你几个选项,让你猜谁是凶手,怎么杀的,为什么杀。
我开篇把传统手法里的三个悬念全部告诉读者了,那我要用什么悬念把读者吸引下去呢?怎么破案。
这种手法写推理小说,应该很少。我不想用传统手法写推理,太落俗套,所以尝试一下,看看效果。欢迎大家点评。

2014年运动记录

^_^

OpenNI2获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示

实验环境

XtionProLive,Win7 32位,VS2010,OpenNI2.1.0,OpenCV2.4.4

OpenNI1.5获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图。
详细参数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/

关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型可视化的解释

DPM源码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的,可以让我们直观的看到训练好的模型,甚至我们不用去做模型的评价,直接根据肉眼的观察,就能大致了解一个目标训练的好不好,比如我训练一个人体模型,那他的可视化图当然就是越接近人体越好。

下面是对DPM源码中有关模型可视化部分代码的分析,通过分析这些代码,有助于更好的理解DPM模型。

注意:我的源码版本是voc-release3.1,第4版往后的模型变得更复杂,这里不讨论。

有关模型可视化的代码主要在visualizemodel.m,foldHOG.m和HOGpicture.m中。

关于DPM(Deformable Part Model)算法中模型结构的解释

关于可变部件模型的描述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models(中文翻译见 http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/17924671#t5 )的论文中已经有说明:

含有$n$个部件的目标模型可以形式上定义为一个$(n+2)$元组:$(F_0,P_1,…, P_n, b)$,$F_0$是根滤波器,$P_i$是第$i$个部件的模型,$b$是表示偏差的实数值。每个部件模型用一个三元组定义:$(F_i,v_i, d_i)$,$F_i$是第$i$个部件的滤波器;$v_i$是一个二维向量,指定第$i$个滤波器的锚点位置(anchor position,即未发生形变时的标准位置) 相对于根的坐标;$d_i$是一个四维向量,指定了一个二次函数的参数,此二次函数表示部件的每个可能位置相对于锚点位置的变形花费(deformation cost)。

但是有了这个说明我们在看源码时还是会有很多不明白的地方,刚开始困扰我很长时间,经过一段时间的分析,有了一定的理解,下面是我对这个模型的分析,如有不妥之处,请大家留言指正。

用DPM(Deformable Part Model,voc-release3.1)算法在INRIA数据集上训练自己的人体检测模型


实验环境

DPM源码版本:voc-release3.1
VOC开发包版本:VOC2007_devkit_08-Jun
Matlab版本:MatlabR2012b
c++编译器:VS2010
系统:Win7 32位
learn.exe迭代次数:5万次
数据集:INRIA 人体数据集,Spinello RGBD数据集

在windows下运行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源码voc-release3.1来训练自己的模型


实验准备

实验环境
DPM源码版本:voc-release3.1
VOC开发包版本:VOC2007_devkit_08-Jun
使用的训练数据集:VOC2007
包括:训练验证集:VOC2007_trainval_06-Nov(438MB),测试集:VOC2007_test_06-Nov-2007(430MB)
Matlab版本:MatlabR2012b
c++编译器:VS2010
系统:Win7 32位

在Windows下运行Felzenszwalb的star-cascade DPM(Deformable Part Models)目标检测Matlab源码

可变形部件模型Deformable Part Models(DPM)是非常经典的目标检测算法,由Felzenszwalb提出,本文介绍如何在windows下运行Felzenszwalb给出的DPM算法的star-cascade版本voc-release4.01-star-cascade,相比于基本版本voc-release4.01,star-cascade版本增加了PCA降维,检测速度可提高十几倍。