校准非对称拉普拉斯分布函数
非对称拉普拉斯分布函数是一种概率分布函数，用于描述随机变量的概率分布。它是拉普拉斯分布的一种变体，具有非对称性质。
非对称拉普拉斯分布函数的分类： 非对称拉普拉斯分布函数可以分为左偏和右偏两种情况。左偏指的是分布函数的左侧尾部比右侧尾部更长，右偏则相反。
非对称拉普拉斯分布函数的优势：
- 灵活性：非对称拉普拉斯分布函数可以根据实际情况调整分布的形状，适应不同的数据分布。
- 非对称性：相比对称的概率分布函数，非对称拉普拉斯分布函数可以更好地描述实际数据中的非对称性特征。
- 高尖峰性：非对称拉普拉斯分布函数在分布的峰值处具有较高的概率密度，可以更准确地描述数据的集中趋势。
非对称拉普拉斯分布函数的应用场景：
- 金融领域：非对称拉普拉斯分布函数可以用于建模金融市场中的股票价格、汇率波动等非对称分布的数据。
- 信号处理：非对称拉普拉斯分布函数可以用于建模信号处理中的非对称噪声分布，如图像处理、音频处理等领域。
- 数据挖掘：非对称拉普拉斯分布函数可以用于建模数据挖掘中的非对称分布数据，如异常检测、聚类分析等。
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2回答
作为差别化隐私的初学者，我想知道为什么噪音机制的差异需要用灵敏度来校准？这样做的目的何在？如果我们不校准它并添加一个随机方差，会发生什么？
在拉普拉斯噪声中的例子场景，为什么刻度参数被校准？
浏览 2提问于2020-06-23得票数 1
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2回答
在差别化隐私解决方案中，更具体地说，对于需要计算的查询，需要计算建议的解决方案，定义Laplace分布，为低错误进行最佳校准。其他非数值查询的解决方案建议指数分布。但是，为什么选择拉普拉斯分布的噪声来进行数值计算还不清楚？什么是最适合拉普拉斯分配的特殊属性？
浏览 0提问于2015-01-19得票数 3
我正在尝试校准实验，需要根据彼此的参数设置约束。使用constraints选项卡，界限似乎只能是一个数字，而不能是另一个参数。
我的实际情况是，我正在校准一个三角形分布，所以最小值不能大于最大值。理想情况下，约束应该是例如min < max。但这似乎是不可能的。
有什么建议吗？
浏览 23提问于2020-08-06得票数 0
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我遇到了一个相当复杂的情况。我有以下的实际数据：
distributionQueue 队列长度等待时间每天到达的代理数量(但不是他们一整天到达的模式)
这个过程可以假定为一个简单的“源>队列>延迟>接收器”。
是否有一种方法可以找到一个到达率和延迟时间分布，以匹配现有的实际数据？我明白，从数学上讲，可能有许多解决这一问题的办法。但是，在AnyLogic中是否有办法来处理这种情况呢？
我设法满足平均队列长度和平均等待时间，但作为一个分布，队列长度和队列等待时间并不接近实际数据集。
浏览 1提问于2020-08-02得票数 0
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考虑到拉普拉斯的分配建议：
g(x) = 1/2*e^(-|x|)
以及样本大小n = 1000，我想进行蒙特卡罗(MC)集成来估计θ：
通过重要性抽样。最后，我想要计算这个MC估计的均值和标准差，当我到了那里。
编辑(在下面的回答后晚到)
到目前为止，我的R代码就是这样的：
library(VGAM)
n = 1000
x = rexp(n,0.5)
hx = mean(2*exp(-sqrt(x))*(sin(x))^2)
gx = rlaplace(n, location = 0, scale = 1)
浏览 2提问于2016-12-05得票数 1
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1回答
利用bionrnd()函数生成随机向量，用拉普拉斯近似公式逼近二项分布。但Laplace直方图不像二项分布直方图。我在编码方面的错误在哪里？请帮帮我，这是我的密码：
clear
clc
close all
n = input ('Please Enter Number of Exams : ');
p = input ('Please Enter Probability : ');
eta=n*p;
sigma=sqrt(n*p*(1-p));
for x=1:n*100;
a=rand(1,n);
b=0;
for i=1:n
if(a(i)&g
浏览 2提问于2015-01-28得票数 0
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大多数现代对象检测算法依赖于神经网络，并为每个对象输出边界框和置信度(或者更准确地说，对于所考虑的每个可能的对象类的置信度，其中最高的被认为是真实的对象置信度并定义该对象的预测类)。除了给出“对象性”的相对可能性(置信度为0.9的预测边界框比置信度为0.1的预测边界框更有可能包含对象)之外，这些预测是否具有统计意义？例如，我们是否应该能够说，预测置信度为0.1表示在此置信度下大约10%的预测实际上是对象？有没有另一个有统计学意义的定义？ 我理解，这充其量是一个松散的统计意义，因为神经网络将使用损失函数进行训练，这些损失函数将此统计分布编码为损失，然后网络将仅近似此统计分布。因此，分布还将取决
浏览 70提问于2021-02-09得票数 1
2回答
用于区分隐私的实现技术
、、、、
我目前正在做一个使用不同隐私概念的数据集的实验。因此，我正在尝试使用来自和python编程语言的样本数据集来实现其中一种差异隐私机制，即拉普拉斯机制。
让我们假设我们有一个简单的计数查询，我们想知道有多少人赚到了“<=50k”，这是按他们的“职业”分组的。
SELECT
adult.occupation, COUNT(adult.salary_group) As NumofPeople
FROM
adult
WHERE
adult.salary_group = '<=50K'
GROUP BY
adult.occupation, a
浏览 0提问于2016-11-19得票数 7
2回答
随机数的产生需要太多的迭代。
、、、、
我在任意逻辑中运行模拟，并试图校准以下分布：
Jump = normal(coef1, coef2, -1, 1);
然而，一旦我开始校准(实验)，我就会收到以下消息：
随机数的生成需要太多的迭代(> 10000)
我试着用其他值替换-1和1，并一直得到相同的值。
我还试图更改coef1和coef2的界限，并将类似于[0,1]的内容放入其中，但仍然会遇到相同的错误。
我还是不明白。有什么想法吗？
浏览 0提问于2015-09-17得票数 1
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我对R中的ks函数有一个问题，我有一个拉普拉斯分布：
ldes <- function(y, a) {
if(y < 0.5) 1/a*log(2*y, 2)
else 1/a*log(2*(1-y), 2)
}
a <- 1
set.seed(1)
y = runif(1000, 0, 1)
ld <- ldes(y, a)
所以，我需要做ks测试，但是找不到关于第二个参数的任何东西，比如：
ks.test(my_lnorm, **plnorm**, mean = -5, sd = 5)
对于对数正态分布或：
ks.test(my_log, **plogi
浏览 5提问于2016-10-06得票数 3
2回答
如何计算拉普拉斯掩模或任意大小
、、、、
我想知道如何计算任意奇数大小核(二阶导数)的拉普拉斯掩码。例如，我知道3x3应该是：
1 1 1
1 -8 1
1 1 1
5x5掩码为：
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 -24 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
然而，这是我所知道的全部。我不知道这些是如何计算出来的。我相信所有的二阶导数掩模总是有一个不同的中心数，由1包围。我的问题是，当n是奇数时，我如何计算nxn的中心数？(例如7x7、15x15等)我计划在Matlab中实现这一点。我很感激能得到的任何帮助。
浏览 8提问于2013-10-17得票数 6
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有没有统计方法来评估2个分布的切线关系？
If 2 distribution are seperated clearly, result is bigger;
if distributed like comb, result is smaller.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
2具有不同y轴值的分布0，1
浏览 3提问于2014-01-17得票数 1
1回答
我不明白为什么下面这句话是真的：
信号x(t)可以有拉普拉斯变换，但不能有傅立叶变换。
另外，信号有拉普拉斯变换的条件是什么？
浏览 1提问于2014-02-27得票数 2
2回答
在词性标记器中，使用HMM确定给定句子的最佳可能标签
P(T*) = argmax P(Word/Tag)*P(Tag/TagPrev)
T
我试过几种方法，
1)为所有未知词分配少量的概率，P(UnknownWord/AnyTag)~Epsilon...意味着这通过分配恒定概率完全忽略了未知词的P(词/标签)。因此，对未知词的决策是通过先验概率来实现的。正如预期的那样，它没有产生好的结果。
2)拉普拉斯平滑我对此感到困惑。我不知道(1)和这个有什么不同。我理解拉普拉斯平滑的方法是将恒定概率(λ)加到所有未知和已知的单词上。因此，所有未知词都将获得恒定的概
浏览 7提问于2012-09-27得票数 4
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(请务必在文章末尾查看编辑，然后再深入阅读源代码)
我正在绘制一个似乎属于分布的种群的直方图：
我试图划出一条最合适的界限来验证我的假设，但我在获得有意义的结果时遇到了困难。
我使用了来自的Laplacian PDF定义，并以10作为PDF的功率(以“反转”日志直方图的效果)。
我做错了什么？
这是我的密码。我通过标准输入(cat pop.txt | python hist.py)来输送数据-- 是一个样本。
from pylab import *
import numpy
def laplace(x, mu, b):
return 10**(1.0/(2*b) * nu
浏览 6提问于2011-05-20得票数 3
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我想要将拉普拉斯分布拟合到特定的数据。但我希望平均值等于0。我认为在scipy.stats中使用fit函数，然后将均值(loc)参数设置为零不是逻辑解决方案。有没有更好的解决方案？提前谢谢。 from scipy.stats import laplace
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def fit_laplace(arr, axes):
params = laplace.fit(arr)
x = np.linspace(min(arr), max(arr), 100)
print("PA
浏览 29提问于2020-09-24得票数 0
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你好。
我试图制作一个类似于下面的三维图，说明高斯(LoG)函数的二维拉普拉斯函数。我如何通过MATLAB或python实现这一点？代码片段将非常感谢。
我已经发现，我们可以用绘制高斯，但我正在寻找如何绘制高斯的拉普拉斯。
浏览 0提问于2019-02-27得票数 0
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有人问我这个问题，我不知道我回答得对。我用以下的方式回答了这个问题:一种贝叶斯方法是贝叶斯推理，特征选择与{L}^{1}正则化有关，因为它被广泛地用于这一目的。因此，对于{L}^{1}正则化，当先验服从各向同性拉普拉斯分布时，用于费用函数正则化的惩罚\alpha \Omega (\boldsymbol{w}) = \alpha \sum_{i} |w_{i}|等价于映射贝叶斯推理最大的对数先验项。
但是我的问题是，这是一个自动的特征选择吗？{L}^{1}正则化找到要使用的可用特性的特定子集。我对这个问题的回答是否正确？我只是好奇地想知道我的思路是否有意义。如果没有，请告诉我原因。谢谢
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
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假设我们有一个简单的二进制分类模型(一个神经网络- NN)，用于将输入图像分类为“狗”(y=1)或“非狗”(y=0)。让我们假设NN有一个"sigmoid输出“\hat{y}。训练后，我们给出狗的图像，神经网络的输出为\hat{y} = 0.8。据我理解，根据模型，" 0.8“的值是特定图像是”狗“的概率(”置信度“)，预测是”它是狗“(因为0.8> 0.5)。
但是，\hat{y}真的是一个(真)概率吗？我的意思是:如果我们用许多不同的图像给神经网络喂食，并且对其中的100个图像，模型给出相同的\hat{y} = 0.8。对于这个\hat{y}是一个真正的概率，我希望这
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
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全,
我正在训练光梯度增强，并使用了所有必要的参数来帮助过度适应。我从模型(使用校准分类器校准后)绘制预测概率(即概率有癌症)分布，即它们的直方图或kde。从下面你可以看到，我一班的概率集中在上端和下端。
我试着和乐队玩得太好了，这一点也不太平滑。你觉得这显示了我的模特什么？第1类(有癌症)的模型为这个类分配了更大的概率，这不是件好事吗？
我不知道该如何解释这件事，也不知道我可能出了什么差错。
📷
红色曲线为正类(有癌症)，蓝色曲线为未。下面是用来生成的图形。
results = df[['label','predicted_prob']]
colors =
浏览 0提问于2020-07-24得票数 2
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这是我在这个论坛上的第一个问题。我正在为我的论文做一个项目。我必须校准我的相机来导入照片扫描中的内部参数，以重建物体的3D，最大尺寸为0,7 x 0,7 mm。我用openCv校准了相机，拍摄了一个带有圆形网格的对称图案玻璃(0.5x0.5 mm)。我做了24张照片，每种倾斜度8张(水平、垂直和倾斜)
1)我将知道如何评估校准？我读到重投影误差不是一个绝对的评估，我可以将cx和cy与图像的真实中心进行比较吗？我可以评估失真参数的值吗？(如何评估？)
2)如何改进我的方法？你认为我需要这个小的(和完美的)图案，还是我可以用棋盘校准？
欢迎任何其他建议
浏览 2提问于2015-04-09得票数 1
1回答
我正在使用XGBoost分类器进行风险预测，并且我看到，即使它有非常好的二进制分类结果，概率输出主要是在0.05或超过0.95 (约60% )。
我尝试过校准方法(从sklearn API)，但它只稍微减少了问题。
我的数据集有1800个训练点，我在大约500个数据点上测试它。是相当平衡的。我还使用贝叶斯优化来调优模型的超参数。我的模型有19个特征。
有没有人知道一个更有规律的分布概率的解决方案？问题在于我的数据点太少了吗？我应该以不同的方式设置我的超参数吗？我有太多/很少的功能吗？
浏览 0提问于2019-10-05得票数 1
试图计算我的数据的拉普拉斯变换，就像我会用我的数据的FFT。当我尝试
laplace(data)
我知道错误了
Undefined function 'laplace' for input arguments of type 'double'.
但是，无论我将“数据”更改为什么，我都会得到相同的错误。拉普拉斯不是这样工作的吗？
浏览 1提问于2020-01-07得票数 0
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我刚开始学习朴素的贝叶斯算法。然后，我学会了使用Laplace平滑来避免获得零的概率。我理解使用它的目的，但是，在下面的Laplace平滑表达式中，我并不真正理解为什么我们需要在分母N中添加"αd“。据我所研究，其中一个网站说这样做是为了使除法永远不会大于1。然而，我仍然不明白为什么我们要添加"αd“。有人能解释一下为什么我们必须在分母N中加上"αd“吗？
📷
浏览 0提问于2020-06-29得票数 1
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我正在使用cameraCalibration函数的openCV，这是很好的工作。然而，我很难理解为什么它会使用它的特殊成本功能
sqrt( 1/n * sum( d(xi', xi)**2 ,i , 1, n))
其中，xi'是重新投影(或模型)坐标，xi是原始图像坐标(例如，参见)。直觉上，我会把成本函数写成
1/n sum( d(xi', xi) , i, 1, n)
换句话说，作为点的欧几里德距离的平均值。
我知道这些表达式是不同的quantiatively.我被采访的是，两个成本函数的优先解决方案之间的定性区别是什么，以及为什么前者被用于摄像机校准？
浏览 3提问于2020-11-26得票数 1
4回答
我正在使用TensorFlow LinearClassifier和DNN来对两类数据集进行分类。
然而，问题是数据集包含96%的正输出和4%的负输出，并且我的程序总是将预测返回为正。当然，在这种情况下，我将达到96%的准确率，但这完全没有意义。
处理这种情况的好方法是什么？
浏览 0提问于2015-12-29得票数 5
我知道运营商超载，但这不是我所说的。
我用C++做了相当多的科学计算。所以，例如，我必须计算梯度，点积，拉普拉斯，赫斯西亚……
所有这些通常都有明确的数学符号。梯度使用纳布拉，恒河纳布拉^2拉普拉斯\三角洲.
我通常不得不写vec Gradient(fun_ptr)或Hessian(fun_ptr)。
问题是，这会使代码偏离我正在实现的文件，而且当您复制错误的东西时，它会使您更难捕捉到代码。
例如，有任何方法将\nabla字符定义为操作符吗？
浏览 3提问于2022-02-19得票数 -1
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当样本数量有限且在图像的一个小区域内时，您对相机校准有什么想法或建议吗？
以下是一些补充信息：
我正在做一个帮助残疾人用眼睛使用电脑的项目。有件事给我带来了一些麻烦，因为我对OpenCV缺乏经验。
摄像机是头装的，凸度不差，但眼球本身是凸的，旋转的。我正计划把眼睛“压平”，这样它就能在飞机上移动。最明显的选择是对摄像机进行标定以消除径向失真。
在测试过程中，用户会查看屏幕上网格的角落。在校准过程中，瞳孔的矩被存储在Mat中。因此，当我看到屏幕上一个网格的角时，我有一个与多个眼点对应的点的图像。
我可以画填充的四点连接组，创建一个棋盘图案，或者我可以保存每个眼睛的位置作为一个点，并使用对称的圆圈
浏览 2提问于2013-05-26得票数 4
我应该使用哪个命令从原始函数f(t)的拉普拉斯变换中获得它？
也就是说，我将拉普拉斯变换插入到s变量中，并希望获得f(t)。
提前谢谢。
浏览 8提问于2012-11-14得票数 2
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2回答
带异常值的微分隐私
、、、、
要使用Laplace机制，我们必须获得查询函数的全局灵敏度。如果数据集中存在一个巨大的异常值(或多个异常值)，使得全局灵敏度变得太大，并且添加噪声导致查询输出不再有意义，我们该怎么办？在这种情况下，我们可以使用局部灵敏度。任何想法，论文，参考资料将不胜感激。
浏览 0提问于2022-01-12得票数 2
我从视频中提取了以下图像：
这是一个曲棍球球场的标准尺寸(91.4米x 55米)。如果有必要的话，我甚至可以绘制所有的线交汇处。
图像被扭曲了。我想用openCV解除它的失真。
我认为可以使用类似于cv2.FindChessBoardCorner()和CalibrateCamera() (即使用标准的ChessBoard校准技术)的东西，因为我知道这个字段的维度。更确切地说，我尝试从那里使用教程：
那么，如果我准确地知道了音高的尺寸，我如何才能解开这个图像呢？
浏览 10提问于2022-10-31得票数 -1
2回答
我正在研究归一化图割集，定义权重矩阵的方法之一是使用热核，即W_{ij} = e^{\frac{−∥x_i − x_j∥^2}{σ^2}}。
我想问:西格玛的意思是什么？它对数据的分区有影响吗？我们如何挑选西格玛？如果它太大或太小会发生什么？
拉普拉斯矩阵L作为\sigma → 0和\sigma → \infty会发生什么？这个矩阵的特征向量和特征值是什么？
浏览 0提问于2018-10-25得票数 0
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2回答
我有一份数字清单。以下是一些基本的统计数据：
N > 1000
Max: 9.24
Min: 0.00955
Mean: 1.84932
Median: 0.97696
似乎数据是正确的，即许多小数字和一些非常大的数字。
我想找一个分布来概括这些数字。我认为正态分布，伽玛分布和拉普拉斯分布看起来都是可能的。我如何确定哪个发行版是最好的？
浏览 0提问于2014-08-10得票数 0
1回答
我使用MATLAB的内置函数fspecial来应用高斯函数的拉普拉斯算子，然后使用edge函数来应用高斯函数的拉普拉斯算子。两者给出的结果并不完全相同。下面是我的代码：
clc
close all
clear all
%% LOG using fspecial
image = rgb2gray(imread('peppers.png'));
sigma=0.5;
window2 = fspecial('log', 2*ceil(3*sigma)+1, sigma);
window2 = window2/sum(abs(window2(:)));
log_im
浏览 0提问于2016-05-08得票数 0
1回答
有谁知道它是如何工作的，以及如何使用OpenCV来实现它？可以使用OpenCV计算拉普拉斯，但结果与我预期的不同。我的意思是，我希望图像在背景区域的对比度大致恒定，但它是黑色的，边缘是白色的。即使在高斯滤波之后，也会有很多噪声。我使用高斯滤波器对图像进行滤波，然后应用拉普拉斯。我认为我想要的是一种不同的方式。
浏览 2提问于2010-03-26得票数 15
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Matlab的特殊非锐化面具使用拉普拉斯内核来实现图像的锐化。
据我所知，需要先模糊图像，然后从原始图像减去模糊图像，以获得更清晰的图像。拉普拉斯部分正是所谓的平滑应该发生的地方。如果我错了就纠正我，但是拉普拉斯不会做任何平滑的事情。
那么Laplacian如何帮助锐化图像呢？
浏览 4提问于2011-11-24得票数 1
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1回答
我正在做一个实现图像过滤器的项目。我的问题是，用户说要在图像中应用拉普拉斯滤波器，内核是nxn大小。我知道laplace使用下面的矩阵3x3：
0 1 0
1 -4 1
0 1 0
但是如果他想要一个nxn矩阵，我该如何创建它呢？
浏览 2提问于2013-02-08得票数 2
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1回答
我正在尝试使用R中的拉普拉斯变换进行一些计算。我使用连分式方法来计算生灭过程的拉普拉斯变换，如中所述。但是我找不到一个简单的数值例程来计算拉普拉斯逆变换(在我的例子中，计算结果为0)。有没有人有办法在R中做到这一点？
浏览 3提问于2011-11-30得票数 5
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如何在下面的代码中编码Laplace平滑。
> model <- naive_bayes(isNeutral ~ ., data = TrainSet, usekernel = T)
当我尝试这样做的时候，我会收到一条警告信息，告诉我要这么做，因为有0的概率。我是新来的R，我尝试过不同的东西，但我不断犯错误。
Warning message:
naive_bayes(): Feature name - zero probabilities are present. Consider Laplace smoothing.
浏览 5提问于2021-12-06得票数 0
1回答
我目前正在研究Differential Privacy，并希望可视化数据集的噪声分布。我使用拉普拉斯分布作为我的噪声添加机制。 我已经计算了beta (比例参数)和数据集的真实输出(均值)，并且想知道我应该使用哪个拉普拉斯函数( rmutil包中的dlaplace()，plaplace()，qlaplace()，rlaplace() )来计算噪声分布。我也不明白为什么我不能只生成一个带有拉普拉斯参数和均值的噪声分布，而不在上面提到的函数中指定数据(y，q，p，n)。 我的想法是获取拉普拉斯分布并将其可视化，如下所示： df <- ?laplace(?,m=33.6, s=7.32)
p
浏览 88提问于2021-08-14得票数 1
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1回答
众所周知，当使用一阶，特别是二阶导数时，我们应该首先平滑图像，因此在高斯的拉普拉斯掩模的情况下，首先与高斯掩模卷积，然后与拉普拉斯掩模卷积。但另一方面，它们都是线性运算，所以如果我们先应用拉普拉斯，然后应用高斯，我们应该得到相同的结果吗？
浏览 16提问于2019-01-22得票数 2
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1回答
如何在Sympy中定义拉普拉斯变换的初始条件？例如：
t,s = symbols('t s')
x = Function('x')(t)
laplace_transform(diff(x,t),t,s cond=(x(0) = 1))
因此，输出将是：
s*L(x) - 1
浏览 9提问于2016-09-27得票数 1
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当0 <= t<3时，f(t) = t*e^t
当3 <= t时f(t) =0
如何用Matlab求函数随t值变化的拉普拉斯变换
浏览 2提问于2018-02-11得票数 3
1回答
我使用的是一个工业相机，它能够捕捉2592x1944像素的图像。为了提高图像处理速度，我正在设置一个较小的AOI (面积/感兴趣区域)，例如，从100,100开始的2200x1400像素区域，请注意AOI的中心可能与整个帧的中心不匹配。现在，我在这个AOI设置下获取棋盘模式的一些图像，并将它们传递给OpenCV函数、findChessboardCorners和calibrateCamera。它能识别真实的帧中心并输出正确的摄像机指令参数，以便在相同的AOI设置下不失真图像吗？
浏览 2提问于2013-09-10得票数 0
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我已经使用cvFilter2D将滤镜与图像进行了卷积。我使用的是Python2.6和OpenCV 2.0。滤波器是类似于拉普拉斯的二阶空间导数。(如果输出符合我的需要，我会使用拉普拉斯，我希望方向导数单独报告)。我的问题是关于解释输出。根据我的经验(如果这是错误的，请纠正我) cvFilter2d可以处理8位无符号图像，并返回8位无符号图像。像我使用的导数过滤器将返回负值。
对于此算法，是否将输出移位以使128等于零？我知道这是一个简单的问题，但我一直无法在网上找到这个问题的答案。
谢谢你，乔希
浏览 2提问于2011-09-09得票数 1
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1回答
我有一个关于网格拉普拉斯平滑的问题，特别是2000年初沃尔默(J.Vollmer)在S的论文“噪声表面网格的改进Laplacian平滑”。
在噪声面网格上拉普拉斯平滑后收缩的原因是什么？
浏览 0提问于2016-12-13得票数 3
我确实想对哈里斯拉普拉斯探测器有一个基本的了解。我确实认识哈里斯探测器，但我想不出哈里斯拉普拉斯探测器背后的想法。
假设我们有两个图像显示了几乎相同的东西，但是有一个图像是缩放的。我们希望找到所有的兴趣点，这样我们可以在以后检查它们的对应关系，然后计算出一个同形矩阵。显然，我们需要一个规模不变的兴趣点检测器。
我认为哈里斯-拉普拉斯的作品(非常抽象；如果我错了，请纠正我)：
将Harris检测器应用于这两幅图像
对Harris探测器返回的每个兴趣点应用一个函数
保留最大拉普拉斯值的所有点
缩放图像并再次将Harris检测器应用于这两幅图像
...repeat其他步骤..。
浏览 5提问于2013-08-15得票数 3
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我在我的Ubuntu14.04中安装了Octave，我也安装了这个符号包。当我使用ilaplace函数时，我会得到以下错误消息：
error: 'ilaplace' undefined near line 1 column 1
我需要计算拉普拉斯和逆拉普拉斯。
浏览 3提问于2016-02-17得票数 2
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我正试图提出一个问题，即尽量减少分配给不同用户的平均资源。由于环境的一些固有特性，一些用户很容易被最小化，而其他用户则很难做到这一点，这就产生了公平性问题。虽然主要的目标是最小化所有用户所消耗的平均资源，但我也希望确保分配是公平的，这样资源分配的差异就会更小。
那么，average+variance是一个合适的奖励函数吗？正确地说，我的意思是，它是否包含了我试图达到的目标--一个低平均水平，同时确保了某种程度的公平？我看到优化问题被描述为x*average + y*variance，其中有x+y=1。这种配方是否更适合我的情况呢？
浏览 0提问于2021-03-23得票数 1
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我是OpenCV的新手，我必须执行一些相机校准功能。谁能告诉我OpenCV中CvLevMarq()类的用途和使用方法？
浏览 10提问于2012-11-29得票数 2
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