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bebekifis@bebekifis
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“恩，每个像素几维特征自己可以试试。 用图像的灰度值一维特征就差不多，多了数据量就需要很大。 特征维数越大，数据量就需要很大，而且一般来说还不止是线性增长，往往是指数级的。”
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“....什么考试考这个？”
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“背景学习的时间：GMM模型，在背景建模的时候使用3高斯，更多的高斯也试过，效果不见得好，而且直接增加运算花费，2个高斯极不稳定，需要较长的训练时间。 在3高斯的框架下，20到40帧基本就可以满足要求。至于更新策略，则要根据具体的情况而定了。 数据可以是每个点的像素值。对整幅图像中的每个像素建立一个3高斯模型，当然，也可…”
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“目前流行的tracking的框架： 首先当然是背景建模了，基于处理视频数据，我们可以数学的理解为矩阵队列。其比较单幅图像的很明显的优势在于包含大量的信息，同时包含大量的信息冗余（没在北邮白学，哈哈）。 我们这边师兄在用GMM做背景建模，研究和工程方面都取得了不错的成绩。对于一般的场景下基本可以满足要求（其实在较干净的场…”
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“不知道数学上怎么描述“两变到质变””
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“【 在 cryppie 的大作中提到: 】 : 那个挨打的是你吗？ 享受 谢谢”
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“我觉得AI的突破口就在于超大规模的神经网络。。。 现在越学越觉得那些算法都是狗屁啊。。”
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“【 在 cryppie 的大作中提到: 】 : bebe你的头像看着好晕啊 还好，这样大家就认识我了嘛。。。”
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