huajh7's Blog

Imagination is more important than knowledge. - Albert.Einstein

信息的交叉获取与联想激活

机器学习的胡思乱想

非常草率的笔记胡思乱想，千万别当真感知信息的交叉获取信息的获取并非只由单方面的感知，可能是由于多个感知的交叉作用，比如，鼻子闻到香味，眼睛看到物体，耳朵听到声音，以及大脑对历史事件 (人，物，情绪) 的联想。他们之间是如何相互作用的，他们的最终结果是不是引起了想象？潜意识构造了一个场景，人类的视觉味觉触觉听觉感受到的感觉作用到这个场景中，存储的知识（画面等）也推送...

Posted by huajh7 on April 14, 2017

除雾算法最新进展

Recent developments in Image Haze Removal

除雾算法主要包括 1) 图像增强方法，和2) 基于物理模型的方法。后者又包括(1)基于景物深度信息, (2)基于大气光偏振特性, 以及(3)基于雾天图像的先验知识。下面总结下基于雾天图像的先验知识的去雾算法。 Maximum Contrast 基于统计信息, 认为无雾图像相对于有雾图像来说对比度要高得多根据大气散射模型，雾霾会降低物体成像的对比度. 因此，基于这个推...

Posted by huajh7 on April 7, 2017

运动检测文献综述

Motion Detection, 运动侦测，移动侦测，移动检测

又名：运动侦测，移动侦测，移动检测方法和思路 1. 帧差分法 (frame differencing) Frame differencing is a technique where the computer checks the differencebetween two video frames. If the pixels have changed there ap...

Posted by huajh7 on April 6, 2017

Markdown简介

markdown

功能丰富：支持高亮代码块、LaTeX 公式、流程图，本地图片以及附件上传，甚至截图粘贴，工作学习好帮手； Markdown简介代码块 LaTeX 公式表格流程图复选框脚注（footnote）引用方式：下划线 Images ...

Posted by huajh7 on April 4, 2017

变分消息传播模型与算法

Variational Message Passing

关键词 Variational Message Passing, Bayesian networks, Exponential Family, Sufficient Statistics. 传统的变分贝叶斯方法对模型的推导是繁琐而复杂的。J. Winn, Bishop [1] [2] 考虑了贝叶斯网络中的共轭指数网络 (conjugate-exponential networ...

Posted by huajh7 on March 23, 2013

变分贝叶斯算法理解与推导

Variational Bayes

关键词: 贝叶斯推断，平均场理论，变分估计，贝叶斯推断，KL散度，确定性估计前言上世纪90年代，变分推断在概率模型上得到迅速发展，在贝叶斯框架下一般的变分法由Attias的两篇文章给出。Matthew J.Beal的博士论文《Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference》中有比较充分地论述，作者将其应用于隐...

Posted by huajh7 on March 6, 2013