今天看3D（时空域） Harris角点的检测，发现网上关于此的中文内容很少，所以决定写两篇文章，分享一下自己的心得。第一篇是关于在空域上的Harris角点检测。 在我们解决问题时，往往希望找到特征点，“特征”顾名思义，指能描述物体本质的东西，还有一种解释就是这个特征微小的变化都会对物体 ...

传统机器学习方法 机器学习----人脸对齐的算法-ASM.AAM..CLM.SDM 人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读 深度学习人脸关键点检测方法----综述 OpenCV实现人脸对齐 http://baijiahao.baidu.com/s?id ...

定义： 　　Hawkins给出的离群点的本质性定义：离群点是数据集中偏离大部分数据的数据，由于偏离其它数据太多，使人怀疑这些数据的偏离并非由随机因素产生，而是产生于完全不同的机制。 大致分类： 　　 一例分析步骤： 　　　　　 常用离群点检测方法优劣分析： 　　 参考 ...

识别算法概述： SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。 二、在特征点选 ...

一，角点 　　 角点还没有明确的数学定义。 　　一般的角点检测都是对有具体定义的、或者是能够具体检测出来的兴趣点的检测。这意味着兴趣点可以是角点，也可以是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点，或者是曲线上局部曲率最大的点。在实践中，通常大部分称为角点检测的方法检测的都是 ...

前一篇文章简要的说了一下空域上的Harris角点检测，现在说一下我真正要说的时空域上的3D Harris角点检测。 其实理解了空域的角点检测，时空域上的也就是多了一个时间的维度罢了，思想是一样的。 首先我们还是进行尺度变换，将视频变化为尺度空间表示： ，其中\sigma_1是空域的尺度 ...

一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN ...

（Continuous numerical data）的异常检测，将异常定义为“容易被孤立的离群点（more li ...