1.什麼叫目標檢測
目標檢測，也叫目標提取，是一種基於目標幾何和特徵統計的影象分割，將影象中的目標分割和識別合二為一，其準確性和實時性成為目標檢測的重要能力之一。在複雜場景下，尤其是多目標的情況下，目標提取和識別就顯得格外重要。
2.epanechnikov核函式介紹
核密度估計是在概率論中用來估計未知的密度函式，屬於非引數檢驗方法之一，由rosenblatt (1955)和emanuel parzen(1962)提出，又名parzen窗（parzen window）。常見的核函式如下圖：
epanechnikov函式具有鐘形的形態，但相比於高斯核函式可以大大減少計算量，提高演算法的運算速度。ked不引入對資料分布的先驗假設，只從訓練樣本本身出發獲取資料分布特徵，可以用來估計任意形態的密度函式，是當前最有效和應用最廣泛的一種非引數密度估計演算法。kde的結果其實相當於新資訊與歷史資訊的相似度，或者說是偏離程度。估計值越高說明資料沒怎麼變化，估計值越低說明資料發生了很大變化。
點密度 線密度與核密度
密度表面可以顯示出點要素或線要素較為集中的地方。例如，每個城鎮都可能有乙個點值，這個點值表示該鎮的人口總數，但是您想更多地了解人口隨地區的分布情況。由於每個城鎮內並非所有人都住在聚居點上，通過計算密度，您可以建立出乙個顯示整個地表上人口的 分布狀況的表面。下圖給出了乙個密度表面的示例。相加到一起時，...
核模型（核密度估計）
note 是在基函式設計的時候使用到樣本，那麼訓練的是什麼？下面看公式。核模型，是以使用被稱為 核模型的 二元函式 k 的線性結合方式加以定義的。上面的theta就是我們要學習的物件 注意 theta為乙個向量，可以表述為下面的形式。可以把公式中的xi看做標記點 landmark 並將樣本x和標記點...
核密度估計原理
最近在讀wek的 的時候，發現weka的 bayes分類器中有使用到核概率密度估計，想了一下核概率密度估計原理。核密度估計是在概率論中用來估計未知的密度函式，屬於非引數檢驗方法之一，由rosenblatt 1955 和emanuel parzen 1962 提出，又名parzen窗 parzen w...