修改噪声函数以具有尖锐的脊线 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习中的正则化

发生这种情况是因为您的模型过于努力地捕获训练数据集中的噪声。噪声是指数据点并不能真正代表数据的真实属性，而是随机的机会。学习此类数据点，会使您的模型更加灵活，存在过度拟合的风险。...这是正则化进入的地方，并将这些学习的估计缩小或正则化为零。岭回归（Ridge回归） ? 上图显示了岭回归，其中通过添加收缩量来修改RSS。现在，通过最小化该函数来估计系数。...当λ= 0时，惩罚项无效，并且由岭回归产生的估计值将等于最小二乘。然而，当λ→∞时，收缩罚分的影响增加，并且脊回归系数估计将接近零。可以看出，选择一个好的λ值至关重要。为此，交叉验证非常方便。...在此，s是对于收缩率λ的每个值存在的常数。这些方程式也称为约束函数。考虑给定问题中的两个参数。然后根据上述公式，脊回归用β1²+β2²≤s表示。...由于岭回归具有没有尖锐点的圆形约束，因此通常不会在轴上发生此相交，因此岭回归系数估计将排他地为非零。但是，Lasso约束在每个轴上都有拐角，因此椭圆通常会在一个轴上与约束区域相交。

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干货 | 清华大学冯建江：指纹识别现状与研究进展

第一层：脊线方向和频率。即指纹的方向场和脊线的密集程度。脊线方向场中的奇异点也属于第一层特征，比如这个指纹的中央有两个奇异点。第二层：脊线。...当分辨率提高时，我们可以观察到脊线以及上面的一些特殊点（端点和分叉点），这也叫做细节点。第三层：脊线的内外轮廓。...但是由于脊线上有相对比较明亮的汗孔，或者由于干裂等导致的脊线断裂，或者由于手指潮湿使得相邻脊线粘连等原因，脊线一般不能够进行直接提取，而需要先做增强。 ? 图 12....Gabor滤波器本身是一个复滤波器，指纹增强只用到它的实部。从上图可以看出，经过Gabor滤波之后，指纹图像上的脊线不再有汗孔，粘连的脊线也会分开，断裂的地方也会连起来。...指纹方向场的局部特性我们观察发现发现指纹还有一个更强的先验知识，即指纹方向场跟指尖、指关节的分布也有关系，指关节位置大部分脊线是水平的，指尖位置的脊线基本上是一个弧线。

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指纹识别系统概述

指纹特征多种多样，有特征点、奇异点、域方向图、脊线数目，甚至脊线线型等。对应的匹配方法可以分为：基于点模式的匹配，基于脊线的匹配，基于纹理的匹配以及多种细节特征混合的匹配方法。...脊线：是手指上的特殊的皮肤花纹的隆线。谷线：两个脊线之间低陷的部分。细节特征：指纹中出现的各种特征。而根据其出现的概率及在处理过程中的稳定性，我们最常采用的就是脊线端点和分叉点，如图。...在指纹图像中对于灰度指纹图像，脊线和谷线在局部的小邻域可以认为是正弦波形状，具有一定的频率和方向。...具体要求为： 1．脊线中不出现空白； 2．二值化后的脊线基本保持原来指纹的特征； 3．指纹的纹线不应有太多的间断和相连； 4．指纹纹线间的间距应大致相同。指纹图像首先要进行中值滤波处理，去除噪声。...指纹匹配是自动指纹识别的最后一步，也是非常关键的一步。指纹图像匹配方面，主要有基于图像，脊线结构和特征点的方法。基于特征点的匹配算法具有简单、快速、鲁棒性等优点。

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综述|线结构光中心提取算法研究

由于设备硬件结构的原因激光器投射出的线结构光光条纹通常具有3~12个像素宽度，需要提取单像素甚至亚像素级的光条纹中心作为双目视觉系统的匹配点[6,7]。...2.1.5 脊线跟踪法提取光条纹中心将光条纹各行横截面灰度值最大的点连接成条纹脊线，沿脊线切线方向灰度值变换平缓，脊线的法线方向光条纹灰度值逐渐降低。脊线跟踪法对噪声十分敏感[10]。...图4阈值法[10] 图5 噪声对阈值法的影响[10] 2.2.3 基于形态学条纹中心提取方法利用细化法[19]提取光条纹中心骨架，由于光条纹具有一定的宽度，所以需要对光条纹反复进行形态学处理...赵博华[23]等利用形态学方法[12]设定连通域面积阈值，去除噪声并输出具有有效光条信息的二值化模板图像，利用模板与原图像相乘获得无噪声的光条图像，使用灰度重心法提取光条中心线，有效的克服了外部噪声干扰...为提高算法鲁棒性使其适应各种应用场景，扩充现有的数据集并添加具有一定噪声的随机光条图像是一种很好的方法。由于深度学习模型的网络结构较为复杂，提升算法速度是需要解决的关键问题。

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综述|线结构光中心提取算法研究发展

由于设备硬件结构的原因激光器投射出的线结构光光条纹通常具有3~12个像素宽度，需要提取单像素甚至亚像素级的光条纹中心作为双目视觉系统的匹配点[6,7]。...2.1.5 脊线跟踪法提取光条纹中心将光条纹各行横截面灰度值最大的点连接成条纹脊线，沿脊线切线方向灰度值变换平缓，脊线的法线方向光条纹灰度值逐渐降低。脊线跟踪法对噪声十分敏感[10]。...图4阈值法[10] 图5 噪声对阈值法的影响[10] 2.2.3 基于形态学条纹中心提取方法利用细化法[19]提取光条纹中心骨架，由于光条纹具有一定的宽度，所以需要对光条纹反复进行形态学处理...赵博华[23]等利用形态学方法[12]设定连通域面积阈值，去除噪声并输出具有有效光条信息的二值化模板图像，利用模板与原图像相乘获得无噪声的光条图像，使用灰度重心法提取光条中心线，有效的克服了外部噪声干扰...为提高算法鲁棒性使其适应各种应用场景，扩充现有的数据集并添加具有一定噪声的随机光条图像是一种很好的方法。由于深度学习模型的网络结构较为复杂，提升算法速度是需要解决的关键问题。

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图像匹配方法浅谈_浅谈数学思想方法

，而且易受噪声影响。...随后陈宁江等提出的归一化灰度组合相关法（NIC），山海涛等提出基于灰度区域相关的归一化灰度（Nprod）匹配法等。其中，归一化积相关匹配法较其他方法更具有优势。...图像特征相比像素点数量杀过少很多，特征间的匹配度量随位置变化尖锐，容易找出准确的匹配位置，特征提取能大大减少噪声影响，对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应力。...边缘线匹配技术。边缘线可以通过区域分割、边缘检测等得到。采用边缘线段的优点是孤立边缘点的偏差对边缘线段的影响很小，还加入了边缘连接性约束。主要的方法有HYPER匹配技术、chafer匹配技术等。...基于特征匹配方法，一般都具有较好抗几何失真和灰度失真的能力，对抗噪声干扰也有一定的抑制能力，其难点在于自动、稳定、一致的特征提取，并且特征提取过程会损失大量的图像信息，因而不易硬件实现。

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机器学习：说说L1和L2正则化

要想达成这个目标，脊回归和套索回归出现了，它们无一例外的在OLS的基础上做了一定优化，发现都是加了一项，这一项就是大名鼎鼎的正则化项。...一般都会在正则化项之前添加一个系数α，这在机器学习中称为超参数（权重参数以外的相关参数称为超参数）。那么L1正则化项和L2正则化项到底是如何做到对成本函数的参数惩罚的呢？...还是假定数据集的特征为二维：w1, w2，costOLS的等高线和 costL1的图如下所示： ?...4 L2如何做到防止过拟合从第二节的介绍中我们可以看到L2正则化的等高线是个圆形。...那么带L2正则化项的脊回归为什么得到的权重参数往往很小呢？在前面的推送中我们已经知道OLS的梯度下降，参数的迭代公式如下： ? 在脊回归中，加了L2后的参数迭代公式优化为如下： ?

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Python-matplotlib 学术散点图完善

，希望能够推出更多的类似绘制教程推文，当然，也提出了一些问题，比如学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善，以及多图绘制等问题，本期推文就针对此问题进行一一解决。 02....绘制带有colorbar的误差线虚线相关性性散点图如下： ? 基于以上关于线的绘制基本上也就结束了，如果有关于其他的线绘制，后期我也会添加，或者大家提供其他所需绘制的线。 03....修改字体对于学术图表的字体设置，一般的期刊都是要求数字和字母为 Times New Roman 字体，我投的期刊就是如此 ? ，当然这也不完全统一,具体还是和所投的期刊要求有关。...交流群中就有小伙伴建议更改为Arial，这里就讲解下统一修改字体，避免一一字体修改的繁琐性。...修改代码关键代码如下： #统一修改字体 plt.rcParams['font.family'] = ['Arial'] 使用上述代码后，对应局部修改字体的代码就该删除。结果如下： ? 04.

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深度 | SGD过程中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点？

当损失处在一个非常「尖锐」（二阶导很大）的最小值，并且此处有许多绝对值大的、正的特征值时，我很可能会加入一些把损失从朴素梯度下降的吸引域中「推出来」的噪声。...通过使用这一条引理以及马尔可夫不等式，我们可以看到，当 Hessian 具有大曲率时，更大扰动的可能性越高。...一个流行的解释是，我们的「探索性噪声」不再有足够的力量将我们推出一个尖锐最小值的吸引域。一种解决办法是简单地提高学习率，以增加这种噪声的贡献。...而且尽管大的批量尺寸似乎会更易于产生更尖锐的最小值，但真正大的批量尺寸会将我们引导到确定的轨迹上，这个轨迹被固定在鞍点附近。...以下是这些结果的初步学习曲线（即看起来比较丑、还有待改进）： ? 进一步的工作目前提出的大多数处理尖锐的最小值/鞍点的解决方案都是围绕（a）注入各向同性噪声，或（b）保持特定的「学习率和批量尺寸」。

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魔方第五步式视频教程_fpga滤波算法

作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说，由于事先并不知道需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。...在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...LMS 滤波器具有两个输入信号。x[n] 是FIR 滤波器输入，而参考输入d[n]对应 FIR 滤波器的预期输出。更新 FIR滤波器系数，以便 FIR滤波器的输出与参考输入匹配。...FIR滤波器具有奇对称或者偶对称的系数，偶对称时逆序排列还是他本身。...我们再来看下将滤波因数步长调节为0.1时的效果：可以看到逼近速度很快，但是逼近效果一般，也就是白噪声的滤除效果一般。

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数字图像处理学习笔记（十四）——频域图像增强（图像的频域分析）

由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器 ? 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。...边缘和噪声等尖锐变化处于傅里叶变换的高频部分平滑可以通过衰减高频成分的范围来实现常用的频率域平滑滤波器有3种: 理想低通滤波器（处理变化尖锐部分）巴特沃思低通滤波器...上图所示的是：圆环具有半径5,15,30,80和230个像素图像功率为92.0%,94.6%,96.4%,98.0%和99.5% 此举例说明结论: ①90%以上的功率(能量)集中在半径小于5的圆周内...理想低通滤波器具有振铃现象 ? 1.2 巴特沃思低通滤波器 n阶巴特沃思低通滤波器(BLPF)定义如下 ? ? ? 为截至频率距原点的距离，D(u,v)是点(u,v)距原点的距离。...巴特沃思滤波器为理想滤波器的尖锐化和高斯滤波器的完全光滑之间的一种过渡。高通滤波器的空间域表示： ?

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【STM32H7的DSP教程】第49章 STM32H7的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说，由于事先并不知道需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。...在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...LMS 滤波器具有两个输入信号。x[n] 是FIR 滤波器输入，而参考输入d[n]对应 FIR 滤波器的预期输出。更新 FIR滤波器系数，以便 FIR滤波器的输出与参考输入匹配。...FIR滤波器具有奇对称或者偶对称的系数，偶对称时逆序排列还是他本身。...我们再来看下将滤波因数步长调节为0.1时的效果：可以看到逼近速度很快，但是逼近效果一般，也就是白噪声的滤除效果一般。

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【STM32F429的DSP教程】第49章 STM32F429的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说，由于事先并不知道需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。...在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...LMS 滤波器具有两个输入信号。x[n] 是FIR 滤波器输入，而参考输入d[n]对应 FIR 滤波器的预期输出。更新 FIR滤波器系数，以便 FIR滤波器的输出与参考输入匹配。...FIR滤波器具有奇对称或者偶对称的系数，偶对称时逆序排列还是他本身。...我们再来看下将滤波因数步长调节为0.1时的效果：可以看到逼近速度很快，但是逼近效果一般，也就是白噪声的滤除效果一般。

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【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。对于一些应用来说，由于事先并不知道需要进行操作的参数，例如一些噪声信号的特性，所以要求使用自适应的系数进行处理。...在这种情况下，通常使用自适应滤波器，自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...LMS 滤波器具有两个输入信号。x[n] 是FIR 滤波器输入，而参考输入d[n]对应 FIR 滤波器的预期输出。更新 FIR滤波器系数，以便 FIR滤波器的输出与参考输入匹配。...FIR滤波器具有奇对称或者偶对称的系数，偶对称时逆序排列还是他本身。...我们再来看下将滤波因数步长调节为0.1时的效果：可以看到逼近速度很快，但是逼近效果一般，也就是白噪声的滤除效果一般。

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深度学习 | GAN模式崩溃的理论解释

如图1所示，给定数据集合，我们用编码映射将其映入隐空间中，每个数字对应一个团簇，即MNIST数据的概率分布密度函数具有多个峰值，每个峰值被称为是一个模式（mode）。...最优传输映射中的奇异点集合，（苏科华作）。如图2所示，目标测度的支集具有两个联通分支，我们稠密采样目标测度，表示成定义在两个团簇上面的狄拉克测度。...我们看到Brenier势能函数的Alenxandrov解可以表示成一张凸曲面，图曲面中间有一条脊线（ridge），脊线的投影是最优传输映射的奇异点集 ? ? 图3....模式崩溃的理论解释目前的深度神经网络只能够逼近连续映射，而传输映射是具有间断点的非连续映射，换言之，GAN训练过程中，目标映射不在DNN的可表示泛函空间之中，这一显而易见的矛盾导致了收敛困难；如果目标概率测度的支集具有多个联通分支...更进一步，我们应该判断Brenier势能函数的奇异点，即图2中的脊线和图6中的皱褶。

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模拟上帝之手的对抗博弈——GAN背后的数学原理

作者：李乐 CSDN专栏作家简介深度学习的潜在优势就在于可以利用大规模具有层级结构的模型来表示相关数据所服从的概率密度。从深度学习的浪潮掀起至今，深度学习的最大成功在于判别式模型。...判别式模型通常是将高维度的可感知的输入信号映射到类别标签。训练判别式模型得益于反向传播算法、dropout和具有良好梯度定义的分段线性单元。然而，深度产生式模型相比之下逊色很多。...我们通过下面的示意图，可以更加直观地理解整个训练的过程。 ? 最下面的水平线代表噪声的域，x代表样本的域。可以看到G(z)将一个从均匀分布采集到的样本映射到了非均匀分布的支撑集上去了。...（因为limx→0xlnx=0）（3）DKL(p∥q)≥0 等号成立的条件是 p=q. 下面证明一下最后一条性质。 ? 证毕。 B. 泛函变分泛函变分实际上是函数微分的一种自然的推广。...对于给定泛函 ? 其中 ? 我们可以仿照泰勒公式，定义泛函的展开形式，对于任意η(⋅)， ? 其中x=G(z). 我们首先定义测度空间 ? ，其中 ? 为z的样本空间，F为σ-代数。

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一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。...科学界一般认为,指纹的形成不仅受到遗传因素的影响,也被胎儿时期在母体里受到的各种随机的受力决定了指纹的唯一性。...科学统计也同样表明,即使存在血缘和遗传关系的两个人,比如双胞胎,他们的指纹并没有比随机两人的指纹表现出明显更高的相关性。通常我们将指纹中突起的纹路称为脊线,而将指纹的整体纹路称为脊线模式。...由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个人身份的标志,用于身份的鉴别。人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...随着图像采集设备的不断发展,采集设备的成本不断降低,数码相机、摄像机、拍照手机的不断普及极大地拓展了人脸识别技术的使用空间。

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复杂的机械传动原理动图，工程师都能看一整天

主动凸轮的圆柱面上有一条两端开口、不闭合的曲线沟槽或凸脊，从动转盘端面上有均匀分布的圆柱销。当凸轮转动时，曲线沟槽或凸脊拨动从动盘上的圆柱销，使从动转盘做间歇运动。...齿条的主要特点：（1）由于齿条齿廓为直线，所以齿廓上各点具有相同的压力角，且等于齿廓的倾斜角，此角称为齿形角，标准值为20°。（2）与齿顶线平行的任一条直线上具有相同的齿距和模数。...（3）与齿顶线平行且齿厚等于齿槽宽的直线称为分度线（中线），它是计算齿条尺寸的基准线。 03 带传动 ▼ 带传动是利用张紧在带轮上的柔性带进行运动或动力传递的一种机械传动。...根据传动原理的不同，有靠带与带轮间的摩擦力传动的摩擦型带传动，也有靠带与带轮上的齿相互啮合传动的同步带传动。...当针的尖端穿过织物时，它在一面向另一面拉出一个小线圈。织物下面的一个装置会抓住这个线圈，然后将其包住另一根线或者同一根线的另一个线圈。

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关于图像特征提取

后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。...区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。脊长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。...作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。...Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。...当噪声较大无法提取准确的局部特征的时候，该方法的鲁棒性受到很大影响。

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英特尔研究员展望人工智能与高性能计算的融合

高性能计算领域专业媒体HPCwire发表文章，介绍了英特尔研究人员对人工智能与高性能计算结合的技术展望。将针对特定问题的深度神经网络扩展到具有数千个节点的大型系统是一项具有挑战性的工作。...该博客链接到一篇有趣的论文——《深度学习的大分组数据训练：泛化误差和尖锐收敛》（On Large-Batch Training For Deep Learning: Generalization Gap...其中一段摘要如下：“我们调查了大分组机制中泛化性下降的原因，并给出了数值证据，以证明大分组方法将收敛于训练和测试函数的尖锐最小值。众所周知，尖锐收敛将导致较差的泛化性。...相比之下，小分组方法一致收敛到平坦最小值，且我们的实验支持一个公认观点，即导致出现上述结果的原因是梯度估计方法中存在固有的噪声。我们讨论了几种策略，以期帮助大分组方法消除这种泛化误差。”...该博文具有很好的阅读价值，并对英特尔的工作与思考进行了简述。根据博文作者的个人简介，其研究重点是在未来计算环境中能够有效处理新的计算应用与数据密集型应用范式的计算机架构。

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