(我的一个简单不鲁棒Demo的截图)
关于People Counting的问题,我之前也考虑过,因为要是视频监控中能够对于一个特定的场景数一数一定时间内经过的人数,人的密度也不稳定,有时候大,有时候小。基本的方法目前来说方法也不是太多,我所了解的一种是:tracking(multi-object tracking)+counting,另一种是regression的方法。
tracking的关键就是要保证同一个人不会在经过这个场景的时候被count多次,所以要一直跟踪这个人直到消失,在这段时间中他就不会造成计数器的+1。保存运动轨迹就是为了跟踪的时候检测当...
HOG, OpenCV, People Counting, Tracking, 多目标跟踪, 机器学习, 行人检测, 计算机视觉阅读全文
Free Mind的作者Chiyuan Zhang(Kid)同学是个基础挺不错researcher,09年浙大硕士,托福110(这么高,唉,我怎么就考不了这不高呢?),有NIPS和PAMI的文章,估计会申请到很好的学校了。羡慕啊。
转载其一篇文章《机器学习物语(1):世界观设定》。
我想如今机器学习 (Machine Learning) 的重要性(不论是在学术界还是在工业界)已经不用再多强调了,比如说 2010 年的图灵奖得主 Leslie Valiant 就是学习理论 (Learning Theory) 的一位先驱大牛,正是他提出了“可能近似正确” (Probably Approximately Correct, PAC...
Free Mind, 机器学习阅读全文
之所以又把老文章翻出来,是因为一些很有意思的事情。不是文章具体内容的事情,而是两篇文章的价值以及两个第一作者的去处,很有意思。
Boosting for transfer learning
Full Text:
Pdf
Authors:
Wenyuan Dai
Shanghai Jiao Tong University, China
Qiang Yang
Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong
Gui-Rong Xue
Shanghai Jiao Tong University, China
Yong Yu
Shanghai Jiao Tong University, China
这篇文章以前在博客里写过《读ICML2007的一...
Boosting, Rajat Raina, Self-taught learning, Transfer Learning, 机器学习, 百度阅读全文
来自中文信息学会官方网站:
在董振东教授的发起和组织下,2011年8月20日晚上19:45~22:15在洛阳召开的第十一届全国计算语言学会议上,我们邀请几位国内学者,介绍了美国MINDS研究会的基本情况,并进行了讨论。
MINDS研讨会由美国国家情报总监科学技术办公室下属的突破性技术办公室(ODNI/ADDNI/S&T/DTO)发起。该研讨会全名“MINDS会议:人类语言技术的展望”,研讨会关注了设计处理和理解人类语言的所有研究领域,包括机器翻译(MT)、信息检索(IR)、自然语言处理(NLP)、数据资源(Data)、和语音识别(AS...
MINDS, 信息检索, 数据挖掘, 机器学习, 机器翻译, 自然语言处理阅读全文
Scaling Up Machine Learning相对于研究来说,其实在实际应用中更为迫切一点。因为实际应用中存在太多的数据,造成了严重的效率问题,如何在有效地时间内,并且尽量最大化的利用好手里的资源来解决问题,是一个迫在眉睫的问题。
这里有一个KDD 2011的Tutorial,大家看看。
Scaling Up Machine Learning, the Tutorial, KDD 2011
Ron Bekkerman, Misha Bilenko and John Langford
Part I slides (Powerpoint) Introduction
Part II.a slides (Powerpoint) Use of Trees
Part II.b slides (Powerpoin...
KDD, Scaling Up, 大规模, 并行计算, 机器学习阅读全文








最新评论
-鼠标画图用inkspace
我也不小了,研一,正准备g呢
我也准备出去读phd,交个朋
单纯支持一下
有没有摄影博客推荐啊?
别光想着父母啊,我也需要陪啊
xixi
今天在电台上听到了,女主持人
学校有专门的tex模板, 本
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