3D传感器（如激光雷达和深度相机）的普及引起了人们对3D视觉的广泛关注，这些传感器采集的3D数据可以提供丰富的几何结构和尺度细节，这也在许多领域得到了实际应用，包括自动驾驶技术[1]、机器人控制技术[2]等。
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SI
TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题，提出了两种监督对比损失函数，将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯度分析，可以发现锚点节点表征的更新将同时受到多个正样本和增强负样本的共同影响。最后通过大量的实验验证了所提出方法的有效性。
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
本文回顾了自由曲线配准的经典问题, 并将其应用于一个有效的称为Canny-VO的RGBD视觉里程计系统, 因为它能有效地跟踪从图像中提取的所有Canny边缘特征. 提出了边缘配准中常用的距离变换的两种替代方法:近似最近邻域和定向最近邻域. 3D/2D边缘对齐在效率和精度方面受益于这些替代公式. 它消除了对数据到模型配准、双线性插值和亚梯度计算等计算要求更高的范例的需求. 为了确保系统在存在异常值和传感器噪声时的鲁棒性, 配准被公式化为最大后验概率问题, 并且所得到的加权最小二乘目标通过迭代重新加权最小二乘方法来解决. 研究了各种稳健的权函数, 并根据残差的统计量进行了最优选择. 最近邻场的自适应采样定义进一步提高了效率. 对公共SLAM基准序列的广泛评估证明了最先进的性能和优于经典欧几里德距离场的优势.
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。 给定几何表面，通常用垂直于曲面的向量来推断曲面上某一点法线的方向是很简单的。然而，由于我们获取的点云数据集代表真实表面上的一组点样本，因此有两种方法： 利用曲面网格划分技术，从获取的点云数据集中获取潜在面，然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从点云数据集中推断曲面法线 本教程将针对后者，即给定点云数据集，直接计算点云中每个点的曲面法线
2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索（proximity search） 的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
本文中介绍的机器学习算法中的一种监督学习的算法：KNN算法，全称是K-Nearest Neighbor，中文称之为K近邻算法。
样本的特征数也称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality)，具体表现在：在高维情形下，数据样本变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字。训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数 “低维计算，高维表达” 的原因。
其中，xi为实例特征向量，yi为实例的类别；i=1,2,3,…N。 输出：实例x所属的类别y
One picture is worth more than thousand words 人类获取的信息80%是通过视觉方式获取的，而人类能看见的波段仅为可见光，而机器几乎能对所有波段成像。
1.同一标签的样本通常有很多相似的特征,所以同一类别的可能有扎堆现象，也就是物以类聚。
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 是一种基于密度的聚类算法，基于密度的聚类寻找被低密度区域分离的高密度区域。常用于异常值或者离群点检测。
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
写在前面：因学习需要，本人根据章毓晋的《计算机视觉教程》和冈萨雷斯的《数字图像处理》两本书进行学习，中间会穿插相关实践，会有对opencv的学习，以此笔记记录学习过程，激励自己学习的同时，也供大家参考。 声明：转载注明出处 图像可看做是对辐射强度模式的空间分布的一种表示，是辐射强度模式的一种投影。我们平时看到的图像大多是3-D空间投影得到的2-D成像平面。因此，就有了对此类图像的表示方法，用一个二维数组f(x,y)来表示，x,y表示坐标，f表示在这个坐标位置某种性质的数值。比如：对于灰度图像，f表示灰度值，
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。
聚类是一种非监督学习，是将一份给定数据集划分成k类，这一份数据集可能是某公司的一批用户，也可能是某媒体网站的一系列文章，如果是某公司的一批用户，那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类；如果媒体的文章，那么k-means做的就是根据文章的类型，把他分到不同的类别。
Some points 算法流程 R语言实现 选择最优的Eps值 自定义距离公式 DBSCAN优缺点 DBSCAN（Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise），一种基于密度的聚类方法，即找到被低密度区域分离的稠密区域，要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。 Some points 一、两个参数。 1，距离参数（Eps） 2，邻域内点最少个数（MinPts） 二、根据基于中心的密度进行
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。
LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出，由于LBP特征计算简单、效果较好，因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用，LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中，在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，Opencv实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。
自动驾驶车辆需要准确地感知和理解周围环境，相比于二维的视觉感知，三维视觉感知提供了更多的信息和更准确的空间建模能力。而点云配准是三维视觉感知中的一项基本问题，在自动驾驶中的地图、定位等方面有着重要作用。基于特征匹配的配准算法是点云配准领域的核心框架之一，其主要基于特征相似度求解匹配点对，并结合鲁棒匹配算法得到最终的配准结果，该框架更能够适应自动驾驶场景，但大规模且复杂的点云场景也对点云配准算法的效率和准确性提出了更高的要求。
核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。（即 邻域内点的个数不少于minPts）
1.k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） k近邻算法是一个基本分类和回归方法，k-NN的输入时实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出是实力的类别，可以取多类。k-NN不具有显式的学习过程，k-NN实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并且作为其分类的“模型”。 k-NN简单直观：给定一个训练集，对新的输入实力，在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例，这k个实例的多数所属于的类别就作为新实例的类。 输入：训练数据集T=(x1,y
1.1.数据挖掘处理的对象有哪些？ 处理某一专业领域中积累的数据； 1.2.数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到非常重要的作用；
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的局部特征，它广泛的用于图像图像识别，高维数据可视化等领域。 什么是流形学习 LLE属于流形学习(Manifold Learning)的一种。因此我们首先看看什
作者提出了一种语义平面 SLAM 系统，该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器，但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中，几何模型估计问题，例如单应性估计和分段平面重建（piece-wise planar reconstruction，PPR），通常由标准（贪婪）RANSAC解决。然而，在缺乏场景信息（即尺度）的情况下，设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中，作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型（单应性/3D平面），即图割优化，这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外，作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略，并完成了对各种开源数据集的综合评估。
上周点云公众号开始分享群友们的反馈分享，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。已经有一些开始陆续反馈中，在此期待之前参与任务的小伙伴赶紧将你们的分享发送给群主吧，同时也希望更多的同学能参与进来，参与我们下一轮学习！
物以类聚，给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练集数据中找出和该实例最邻近的k个实例，算法的具体步骤为：
样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数低维计算，高维表现的原因。
k近邻算法（k-Nearest Neighbor，简称kNN）：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最接近的
物以类聚，人以群分，平常我们把人和物进行分类，今天来讲一讲如何通过DBSCAN用数据把样本进行聚类。
通过雷达，激光扫描，立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大，分布不均匀等特点，作为三维领域中一个重要的数据来源，点云主要是表征目标表面的海量点的集合，并不具备传统网格数据的几何拓扑信息，所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。
作者 祝烨 编辑 (没脸) “The observation of and the search forsimilarities and differences are the basis of all human knowledge.” —— ALFREDB. NOBEL “人类所有知识的基础就是观察和寻找相似与相异” —— 阿尔弗雷德·伯恩哈德·诺贝尔 前言 我们生活在数据大爆炸时代，每时每刻都在产生海量的数据如视频，文本，图像和博客等。由于数据的类型和大小已经超出了人们传统
点云表面法向量是一种重要几何表面特性，在计算机图像学中有很广的应用，例如在进行光照渲染和其他可视化效果时确定一个合理的光源位置。
“The observation of and the search forsimilarities and differences are the basis of all human knowledge.” —— ALFREDB. NOBEL
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作，今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云，点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场，这为场景提供了重要的动态信息。以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入，很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得，许多工作最近开始关注点云的场景流估计。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77202136
图表征学习（Graph Representation Learning，也称之为图表示学习）是专门针对图数据域的技术，旨在将图结构中的节点转化为具有连续数值的向量表示，以便在这些表示上进行进一步的机器学习任务，如分类、聚类、链接预测等。
本系列，我们介绍因果推断的经典综述论文《A Survey on Causal Inference》，上一篇ZZ介绍了本篇综述的第三个因果推断方法：“匹配方法“；匹配方法是针对每一个样本，匹配一些合适的近邻来估计反事实结果，核心部分是样本间距离的衡量。
什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法，可以用在分类问题上，也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习？ 一般而言，机器学习算法都有相应的参数要学习，比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数，SVM
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
