correlation

散布矩阵(scatter_matrix)及相关系数(correlation coefficients)实例分析

在进行机器学习建模之前，需要对数据进行分析，判断各特征(属性，维度)的数据分布及其之间的关系成为十分必要的环节，本文利用Pandas和Numpy的散布矩阵函数及相关系数函数对数据集特征及其关系进行实例分析。散布矩阵(scatter_matrix)Pandas中散布矩阵的函数原型为：defscatter_matrix(frame,alpha=0.5,figsize=None,ax=None,diag
Ferris_YU_Q·2017-11-19 12:32

MOSSE目标跟踪算法的理解

在信号处理中，有这么一个概念——相关性（correlation），用来描述两个因素之间的联系。
勉旃·2017-11-15 10:31

Statistical Correlation理解

工科数学没学好，对于图像处理中常用的Correlation理解都特别费劲，长叹一声。。。本文介绍下对Correlation的理解。
coroutines·2017-11-03 10:40

斯皮尔曼等级相关（Spearman Rank Correlation）

什么是斯皮尔曼等级相关斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的，所以又称为“等级差数法”。斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。斯皮尔曼等级相关系
贾公子·2017-11-02 17:27

python dlib学习（四）：单目标跟踪

前言dlib提供了dlib.correlation_tracker()类用于跟踪目标。
hongbin_xu·2017-10-26 22:15

行人属性“Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation”

应该是比较新的属性学习文章了，ICCV2017。在监控场景中进行行人属性的识别，主要遇到的挑战是图像质量差，外形变化及属性可能在不同的空间位置，标记的训练样本少。论文提出JRL模型挖掘属性上下文信息及属性间相互关系提升识别准确率。JRL在一张行人图像内学习属性相关性，具体的说是属性预测顺序的相互关联性。解决属性预测遇到挑战的方法，一是使用属性的相关性：如“女性”和“裙子”在一张行人图像中出现的可能
cv_family_z·2017-10-19 16:43

转载——correlation filter tracking，

CorrelationFilterObjectTracking入门简介近期一直在研究相关滤波（Correlationfilter）的东西，自己没啥地方记录的，本子也破的不行了，就这随便记录一下自己的感想，供以后回忆用！~这篇文章主要是讲一下最早应用的文章MinimumOutputSumofSquaredError(MOSSE)当中的一些思想和自己的一些基本理解。一、基础概念维基百科中关于相关的定义
Trasper1·2017-09-20 10:55

dlib 06 dlib自带demo 视频内物体跟踪

dlib库的correlation_tracker可以跟踪某个对象从一帧移动到另一帧中的位置。01dlib的视频内物体跟踪资源dlib提供了视频内物体跟踪的数据文件。
longji·2017-09-18 21:27

Discriminative Correlation Filters (DCF)

一般化的跟踪问题可以分解成如下几步：1.在It帧中，在当前位置pt附近采样，训练一个滤波器。这个滤波器能计算一个小窗口采样的响应。2.在It+1帧中，在前一帧位置pt附近采样，用前述滤波器判断每个采样的响应。3.响应最强的采样作为本帧位置pt+1。DCFisalearningtechniquethatefficientlyexploitsallcyclicshiftsofthetrainingsa
dadadaplz·2017-08-18 21:54

KNN算法

个已知实例根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别关于距离可以为欧几里得距离（Euclideandistance）,值（cos）,相关度（correlation
Kai93·2017-07-28 08:10

Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation（2016）

Introduction作者引进了一个叫做CORAL的方法，通过对sourcedomain和targetdomain进行线性变换来将他们各自的的二阶统计量对齐（对齐均值与协方差矩阵）。但是作者认为CORAL实际上需要先对图像进行特征提取，再进行线性转换，再训练一个SVM分类器，比较麻烦。作者对CORAL方法进行了拓展，通过在sourcedomain和targetdomain之间建立一个最小化sou
MataFela·2017-06-06 13:39

目标跟踪之相关滤波：CF及后续改进篇

CorrelationFilter最早应用于信号处理，用来描述两个信号之间的相关性，或者说相似性（有点像早期的概率密度），先来看定义：对于两个数据f和g，则两个信号的相关性（correlation）为：
linolzhang·2017-05-25 23:58

[CVPR2017]CFNet_End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking

CFNet是KCF的作者2017年最新的提出的目标跟踪算法，发表于CVPR2017，非常值得一读。原文地址：https://arxiv.org/abs/1704.06036v1工程地址：https://github.com/bertinetto/cfnet引言 多层神经网络是计算机视觉中做图像表达很有用的工具，但是，训练时没有的类别或者某类训练样本很少时，仍是一个很有挑战的问题。这一问题自然在视觉
cuclxt·2017-05-15 22:26

[机器学习]机器学习笔记整理07- KNN算法

个已知实例根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别细节关于K关于距离的衡量方法:EuclideanDistance定义其他距离衡量：余弦值（cos）,相关度（correlation
刘玉刚·2017-04-03 18:11

计算机视觉之跟踪算法——相关滤波器Correlation Filter

ASEF相关滤波器：AverageofSyntheticExactFiltersDavidS.Bolme,BruceA.Draper,J.RossBeveridgeCVPR,2009相关滤波器可以用于物体定位。相关滤波器算法的思想是学习一个滤波器h，然后和图像fi进行卷积操作gi=fi∗h得到相关信息图，图中值最大的点就是物体的位置。训练数据中要提供图片对应的相关图gi，怎么生成呢？最粗暴的办法就
Vic时代·2017-03-16 09:24

An Experimental Survey on Correlation Filter-based Tracking

基于相关滤波器的追踪算法，典型的算法有KCF，DSST，STC，SAMF等。这些算法的大致框架都是差不多的。介绍在视频的第一帧给定目标的初始位置，追踪的目标就是预测目标之后的位置。追踪受到很多因素影响，比如光照变化（illuminationvariations），遮挡，形变，旋转等。在过去对于追踪的研究之中，主要分为2中方法：生成型模型（generativemodel）和判别式模型（discrim
deason_yuan·2017-01-09 15:08

与相关系数相关的二三事

回到原点Letmethink...我们什么时候学过相关系数（Correlation）一个词语。对了，就是验证模型好坏的R方里面的R。在R语言里调用也很简单：cor(x,y)但是，该如何理解相关系数呢？
三次方根·2016-12-24 00:00

[目标跟踪]long term correlation filter CVPR2015文章

1.文章综述目标跟踪是计算机视觉领域的基础问题。目标跟踪过程中会遇到如目标遮挡，光线变化，镜头移动等问题。目前也没有一种跟踪算法能够完美解决所有这些问题，而这篇文章关注目标跟踪过程中目标的外形发生明显变化时的情况。目标外形发生变化可能是由于物体变形，突然运动，出画或者严重的遮挡。本文方法基于两个两点。首先，当连续两帧之间有微小变化时，对目标和它的上下文信息(context)而非仅对目标自身建模是很
cuclxt·2016-11-03 22:16

基于相关滤波跟踪原理 from An Experimental Survey on Correlation Filter-based Tracking

基于相关滤波器的跟踪算法，典型的算法有KCF、DSST、STC、SAMF等。这些算法的大致框架相差不大。文章中作者对近年来基于相关滤波方法的视觉跟踪的有关研究进行了总结，通过一个统一的框架，总结了11中方法，回顾了这些算法的贡献。介绍在视频第一帧给定目标的初始位置，追踪的目标就是预测之后的位置。追踪受到很多因素的影响，比如：光照变坏、遮挡、形变、旋转等。在过去对于跟踪的研究之中，主要分为两种方法：
wanghhm2014·2016-10-20 16:16

correlation filter 目标跟踪论文集

correlationfilter最近几年在目标跟踪中取得不错成绩，得到较为广泛地关注。为研究correlationfilter在目标跟踪中的应用，将相应的主要论文进行汇总，以便后续学习总结和分析。收集从2010年开始发表在顶会顶刊上的使用correlationfilter进行目标跟踪的论文大致有：[1].Visualobjecttrackingusingadaptiveorrelationfil
tjxunwu·2016-10-15 15:49

LoadRunner脚本增强之关联

关于Loadrunner关联一、什么时候需要关联1.关联的含义关联（correlation）：在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找
朔月云影·2016-09-14 15:33

Correlation Filter in Visual Tracking系列一：Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 论

转载自：http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.htmlVisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters一文发表于2010的CVPR上，是笔者所知的第一篇将correlationfilter引入tracking领域内的文章，文中所提的MinimumOutputSumofSquaredError(MOS
beihangzxm123·2016-09-09 11:46

相关滤波跟踪（MOSSE）

转载自：http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/48136473相关滤波跟踪（MOSSE）在信号处理中，有这么一个概念——相关性（correlation
beihangzxm123·2016-09-09 11:04

从HTTP响应头看苹果国内用了哪家CDN及CDN高防DDOS技术

上次CDN没有测试苹果的，这次我们把手机挂上charlesproxy，试一下浏览下Apple网站，这是一个图片的response头：X-Apple-Jingle-Correlation-Key:F7XANLWI2HDSCRVIOEX-Apple-Request-UUID
祝坤荣·2016-08-28 00:00

相关系数 Correlation Coefficient 的理解

相关系数CorrelationCoefficient这张图描绘的是电影的评分跟时间的关系，我们可以借助这样图通过三个步骤来解释相关系数。通过这三个步骤我们可以直观的判断相关系数的大小。对数据进行拟合所谓拟合，就是找一条能能最接近的去描述图中所有点，拟合好后就是图中绿色的线确定斜率的正负拟合线有了以后，我们需要知道拟合线的斜率和相关系数的关系：上图中，绿线的斜率是正的，相关系数就介于[0,1]之间。
一只小Kevin·2016-08-25 14:01

基于相关滤波器的追踪（Correlation Filter-based Tracking）原理

相关论文：AnExperimentalSurveyonCorrelationFilter-basedTracking基于相关滤波器的追踪算法，典型的算法有KCF，DSST，STC，SAMF等。这些算法的大致框架都是差不多的。介绍在视频的第一帧给定目标的初始位置，追踪的目标就是预测目标之后的位置。追踪受到很多因素影响，比如光照变化（illuminationvariations），遮挡，形变，旋转等。
hjl240·2016-08-10 18:27

weka的java使用(3)——特征选择

CFS的算法，可以参考这篇文章correlation-basedfeatureselectionformachinelearning。继续weka的编程系列。
liujianfei526·2016-06-24 10:33

Correlation Filter Object Tracking入门简介

CorrelationFilterObjectTracking入门简介近期一直在研究相关滤波（Correlationfilter）的东西，自己没啥地方记录的，本子也破的不行了，就这随便记录一下自己的感想，供以后回忆用！~这篇文章主要是讲一下最早应用的文章MinimumOutputSumofSquaredError(MOSSE)当中的一些思想和自己的一些基本理解。一、基础概念维基百科中关于相关的定义
小小菜鸟一只·2016-06-23 16:41

统计学 决定系数(Coefficient of Determination) 和 相关系数 (Correlation of Coefficient )

在对数据进行线性回归计算之后,我们能够得出相应函数的系数,那么我们如何知道得出的这个系数对方程结果的影响有强呢?所以我们用到了一种方法叫coefficientofdetermination(决定系数)来判断回归方程拟合的程度.首先我们先定义几个概念1.SumOfSquaresDueToError对于第i个观察点,真实数据的Yi与估算出来的Yi-head的之间的差称为第i个residual,SSE就
殷老实·2016-06-21 23:47

DB2函数大全

函数大全 函数名 函数解释                               函数举例 AVG() 返回一组数值的平均值.SELECTAVG(SALARY)FROMBSEMPMS; CORR(),CORRELATION
cyjch·2016-05-25 18:00

机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

CanonicalCorrelationAnalysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道，PCA(PrincipalComponentAnalysis)主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时，保证了数据的分散性尽可能地大,也就是数据的方差或者协方差尽可能大。而LDA(LinearDiscriminantAnalysis)线性判别分析则利用了类标签，利用一种监督学习的方法，将
shinian1987·2016-05-15 16:00

Spearman's rank correlation coefficient 和 Pearson correlation coefficient详细

In statistics, Spearman'srankcorrelationcoefficient or Spearman'srho,namedafter CharlesSpearman andoftendenotedbytheGreekletter (rho)oras ,isa nonparametric measureof statisticaldependence betweentwo 
xiangyong58·2016-04-19 13:00

【问题】Failed to send producer request with correlation id 2 to broker 0 with

部署Flume在Window环境中，Kafka部署在Linux上，从Flume发送事件到Kafka始终有一下错误，经过长时间在网上搜索终于把问题解决，解决办法1：修改kafka中配置项，#advertised.host.name=注释去掉，并配置上kafka所在linux的ip地址advertised.host.name=192.168.10.10重启kafka。解决办法2（推荐）：将kafka所
巧克力黒·2016-04-16 17:08

Failed to send producer request with correlation id 2 to broker 0 with

部署Flume在Window环境中，Kafka部署在Linux上，从Flume发送事件到Kafka始终有一下错误，经过长时间在网上搜索终于把问题解决，修改kafka中配置项，#advertised.host.name=注释去掉，并配置上kafka所在linux的ip地址advertised.host.name=192.168.10.10重启kafka。2016-04-1616:43:34,069(
巧克力�·2016-04-16 17:08

2D image convolution（二维图像卷积）

在学习cnn的过程中，对convolution的概念真的很是模糊，本来在学习图像处理的过程中，已对convolution有所了解，它与correlation是有不同的，因为convolution=correlation
tina_ttl·2016-04-01 10:40

2D image convolution

在学习cnn的过程中，对convolution的概念真的很是模糊，本来在学习图像处理的过程中，已对convolution有所了解，它与correlation是有不同的，因为convolution=correlation
tina_ttl·2016-04-01 10:00

An Experimental Survey on Correlation Filter-based Tracking

AnExperimentalSurveyonCorrelationFilter-basedTracking本文参考文章《AnExperimentalSurveyonCorrelationFilter-basedTracking》这篇文章中，作者对近年来基于相关滤波方法的视觉跟踪的有关研究进行了总结。作者通过一个统一的框架，总结了11种方法，回顾了这些算法的贡献，图表1做出了总结。一般来说，滤波器的
lk798362252·2016-03-31 21:00

《NumPy Beginner's Guide》笔记Chapter4

coding:utf-8-*- __author__='ZengDong' #日期=10:58 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt """1.Correlation
ZengDong_1991·2016-03-23 21:00

loadrunner中的关联与参数化

1.关联的含义关联（correlation）：在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找，得到相应的值，已变量的形式替换录制时的静态值
田志良·2016-02-14 14:13

2D image convolution

在学习cnn的过程中，对convolution的概念真的很是模糊，本来在学习图像处理的过程中，已对convolution有所了解，它与correlation是有不同的，因为convolution=correlation
纸鸢spring·2016-02-14 03:00

Loadrunner脚本自动关联和手动关联

关于Loadrunner关联一、什么时候需要关联 1.关联的含义      关联（correlation）：在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找
张鱼·2016-02-03 21:00

Loadrunner脚本自动关联和手动关联

关于Loadrunner关联一、什么时候需要关联 1.关联的含义      关联（correlation）：在脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找
张鱼·2016-02-03 21:00

Loadrunner测试json接口

主要用到函数：1）web_custon_request2）web_reg_save_param（此函数常用户处理动态参数，该方法在LoadRunner中被称为Correlation（关联））2.web_custon_request
smstars_test·2016-01-04 13:00

Loadrunner测试json接口

主要用到函数：1）web_custon_request2）web_reg_save_param（此函数常用户处理动态参数，该方法在LoadRunner中被称为Correlation（关联））2.web_custon_request
smstars_test·2016-01-04 13:00

loadrunner关联及web_reg_save_param方法浅析

一 、什么是关联关联（correlation）：脚本回放过程中，客户端发出请求，通过关联函数所定义的左右边界值（也就是关联规则），在服务器所响应的内容中查找，得到相应的值，已变量的形式替换录制时的静态值
u013493370·2015-12-30 10:00

相关分析和回归分析

相关性分析 相关分析定义 相关性分析（correlation analysis），相关分析是否存在某种现象之间的依赖关系，和细节有依赖的方向和相关性及其相关现象，。
·2015-11-13 18:39

相关分析和回归分析

相关分析 相关分析定义 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对详细有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法
·2015-11-12 23:50

视频跟踪算法

  Casevision公司的AVT21自动视频跟踪算法模块提供了多种跟踪算法：质心跟踪算法（Centroid）、多目标跟踪算法（MTT）、相关跟踪算法（Correlation）、边缘跟踪算法
·2015-11-12 20:09

机器学习笔记——皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明相关性越强。
·2015-11-12 16:37

在Orchestration中Promote ContextBase Property

Correlation Set中的Property是自动Promote的。在Send Shape中，Initialize Correlation
·2015-11-11 19:39
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