Great English vowel shift

Great English vowel shift
Great English vowel shift

The Great Vowel Shift - The Great English Tense Vowel Shift

Around the time we started speaking modern English -- the time of Shakespeare -- English underwent a dramatic change known as the Great Vowel Shift (GVS) that was partly responsible for our odd, unintuitive English spelling.

Prior to the time of Queen Elizabeth I and Shakespeare, English speakers pronounced the vowels about the same as other speakers, and not too differently from the way the Romans would have pronounced Latin. If, as a native English-speaker, you've ever studied French, you know that the letter "i" is pronounced like an English long "e". Say it aloud. That's probably how English speakers in, say, Chaucer's time, would have pronounced a long "i".

The Great Vowel Shift affected only the long (or "tense") vowels. The short vowels were not affected. This is the general process, here used to explain the pronunciation of Latin to

English-speakers. It is not intended to be an adequate linguistic analysis of the GVS. Orthographically, long vowels in English are often marked

?by being repeated (e.g. "feet", "feel," "tooth") or

?by having an "e" at the end of the word that, our teachers tell us, make the preceding vowel long (e.g., "like", "came", "home").

Vowels are pronounced in different areas of the mouth. If you hold your chin while going through the vowel sounds, you'll notice your chin rises and falls. When your chin is up, you're pronouncing high vowels and when you're chin is as far down as it goes in vowel pronunciation, you're pronouncing an "a", the low vowel. Vowels are often pronounced more in the front or back of your mouth.

High vowels: /i/ /u/

Mid vowels: /e/ /o/

Low vowel: /a/

Back vowels: /u/ /o/

When the Great Vowel Shift took place, the vowels rose upward, pushing the next higher vowel into the slot above. The vowels on top had no higher place to go and so became diphthongs. The front vowels were one chain pushing upwards, and the back vowels were another. What was written as an "e" was pronounced like a modern long "a" before the shift. When it moved up it came to be pronounced like a modern long "e" or a French or Roman "i". An old "i" became a diphthong [aj] as in "high". "O" became "u" as in the word "moon", which must have previously been pronounced something like our word "moan."

Front vowel chain of the Great Vowel Shift

/long a/-->/long e/-->/long i/--/aj/

Back vowel chain of the Great Vowel Shift

/long o/ -->/long u/ -->/aw/

So, if you see the letter "i" in a Latin word, remember it's not the Romans who pronounced the vowels oddly. We do -- now, and thanks to the GVS. A Latin "i" is pronounced as our "i" used to be.

Examples and Observations:

?"By the early Modern English period, all the long vowels had shifted: Middle English e, as in sweete 'sweet,' had already acquired the value that it currently has, and the others were well on their way to acquiring the values that they have in current English. . . .

"These changes in the quality of the long, or tense, vowels constitute what is known as the Great Vowel Shift. . . .

"The stages by which the shift occurred and the cause of it are unknown. There are several theories, but the evidence is ambiguous."

(T. Pyles and J. Algeo, The Origins and Development of the English Language. Harcourt,

1982)

?"The evidence of spellings, rhymes, and commentaries by contemporary language pundits suggest that [the Great Vowel Shift] operated in more than one stage, affected vowels at

different rates in different parts of the country, and took over 200 years to complete."

(David Crystal, The Stories of English. Overlook, 2004)

?"The 'standardization' described by the GVS may simply have been the social fixation upon one variant among several dialectical options available in each case, a variant selected for reasons of community preference or by the external force of printing standardization and not as

a result of a wholesale phonetic shift."

传统meanshift跟踪算法流程

传统meanshift 跟踪算法实现流程 一、 Meanshift 算法流程图 视频流 手动选定跟踪目标 提取目标灰度加权直方图特征hist1 提取候选目 标区域 提取候选目标的灰度加权直方图特征hist2 均值漂移得到均值漂移向量及新的候选区域位 置 是否满足迭代结束条件 第二帧之后图像 第一帧图像 得到当前帧目标位置 是 否 图1 meanshift 流程图 二、 各模块概述 1、 手动选定目标区域:手动框出目标区域,并把该区域提取出来作为目标模板 区域; 2、 提取目标灰度加权直方图特征hist1; 2.1构造距离权值矩阵m_wei ; 使用Epanechnikov 核函数构造距离加权直方图矩阵:设目标区域中像素

点(,)i j 到该区域中心的距离为dist ,则 _(,)1/m wei i j dist h =-,这里h 是核函数窗宽,h 为目标区域中离区域中心 最远的像素点到中心的距离:若所选目标区域为矩形区域,区域的半宽度为 x h ,半高度为y h ,则22()x y h sqrt h h =+; 2.2得到归一化系数C ; 1/C M =,其中M 是m_wei 中所有元素值之和; 2.3计算目标的加权直方图特征向量hist1; 若图像为彩色图像,则把图像的,,r g b 分量归一化到[0,15]之间(分量值与16取余,余数即为归化后的分量值),然后为不同的分量值赋予不同的权值得到每个像素点的特征值_q temp : _256*16*q t e m p r g b = ++ 对于像素点(,)i j ,设其特征值为_q temp ,则另 1(_1)1(_1)_(,)hist q temp hist q temp m wei i j +=++; 若图像是灰度图像,则直接利用每个像素的灰度值作为每个像素的特征值,然后统计得到hist1; 把一维数组hist1归一化:11*hist hist C =;归一化后的数组hist1即为目标的加权直方图特征向量; 3、 从第二帧开始的图像,通过迭代的方式找到该帧图像中目标的位置; 3.1提取候选目标区域:以上一帧图像中目标的位置或上一次迭代得到的目标位置为中心提取出目标模板区域大小的区域; 3.2提取候选目标区域的加权直方图特征向量hist2:提取方法同步骤2.3; 计算候选目标区域的特征值矩阵_1q temp : _1 (,)256*(,) 16*(,)q t e m p i j r i j g i j b i j =++; 3.3均值漂移到新的目标区域; 3.3.1计算候选目标区域相对于目标区域的均值漂移权值w : ( 1()/2()),2(2w s q r t h i s t i h i s t i h i s t =≠ 2() 0h i s t i =时,()0;w i = 3.3.2 根据每个像素点所占的均值漂移权值计算漂移矩阵xw : 11(_1(,)1)*[(1),(2)]a b i j xw xw w q temp i j i y j y ===++--∑∑ 3.3.2得到权值归一化后的均值漂移向量Y :

好开头,好结尾大全

月是故乡明 天空的月亮不往常的圆,毫不保留地流露出一缕又一缕的月光。月,是橘黄色的,茫茫中,透漏出一阵惨惨的白。往日群星璀璨的天空,今天,只剩下月姑娘在天空中独守空闺,在一片漆黑的布块下无法识别方向。 中秋,月圆,人圆,但我与我的家却不能团圆… 以书为题 书籍是通过心灵观察世界的窗口。住宅里没有书,犹如房间没有窗户。 书中自有黄金屋,书中自有千钟粟,书中自有颜如玉。每当拿起手中的书本阅读就是在跟一个伟大的学者交朋友。那么请你珍惜这位朋友。 我最喜欢的一句名言 在成长的道路上,有许许多多催人奋进的名言,名言就好似我人生道路上的一盏明灯,照亮着我前进的道路;名言就像我学习中引路的一位“老师”,激励我勇往直前;名言是品德教育的思想家,指引我走向成功,超越自我……有一句名言,在我失败时,给了我信心,在我气馁时,给了我勇气,在我伤心时,给了我安慰。它,就是那句名言——失败乃成功之母。 失败乃成功之母,这句名言让我明白了——失败是成功的先导,失败是成功的基础。从失败中吸取教训,才能取得成功。失败乃成功之母,这句名言告诉我——不要害怕失败,不要在失败面前丧失信心,面对困难要迎难而上,坚持不懈,敢于斗争。失败乃成功之母,鼓励我积极向上,激励我勇往直前! 以音乐为题 音乐无处不在,在校园,早上上课前放一段音乐,让人轻松;吃饭前放一段音乐,让人有好的食欲;放学前的一段音乐,让人消除一天的疲倦;在家里,上学前,一段音乐,让人快乐,让人有一种神清气爽的感受;回家后一段音乐,让人回忆起一天中难忘的事,睡觉前一段音乐,让人进入甜美的梦乡。 音乐啊,是谁创造了你,你晶莹透亮,你纯洁无暇,音乐,你给我带来了快乐! 我是_______ 我叫赵兴坤,名字听好听的,好象不是那么的平凡。 想想,如果我是一个快乐的人,兴许就不会有这么多的文章了,如果要我拿写文章的能力和快乐友谊交换,我情愿放弃自己的能力,宁愿靠自己的努力使自己成功,而不是践踏着孤独前进! _______的印象 个给我留下印象深刻的人,不是名扬海外的大明星,也不是到外国留学归来的高薪才子。他只是一个非常普通的修车师傅,而且还是个聋哑人。 我不禁对修车师傅肃然起敬,眼眶也湿润了,想到他挨家挨户地寻找车主的情景,想到他在刺骨的寒风中,久久地等待着车主的到来,他在我心中的形象变得高大起来,成了我心中印象深刻的人,也是我最尊敬的人 水,生命之源 记得看过这样一则广告:“如果你不珍惜水资源,那么世界上最后一滴水将是你悔恨的眼泪。”水是万物生命之源,没了水,也就没有了这地球上一切的一切。 保护水资源,保护生命之源,从我做起,从小事做起,从现在做起,节约每一滴水,才能让世界更美好! 名篇名作的读后感 成功,这是一个多么令人向往的字眼,可是成功的秘诀到底在哪里呢?勤能补拙?奋发向上?你读了《狼王梦》后,就会明白成功的秘诀是——学会竞争!

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究 指导教师:

摘要:该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法,提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型,提取多种特征,得到显著图,在此基础上建立目标模型的直方图,然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明,该方法可适用于复杂背景目标的跟踪,跟踪结果稳定。 关键词:显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract:In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map,The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征,然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行,能够适应目标的形状、大小的连续变化,而且计算速度很快,抗干扰能力强,能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是,核函数直方图对目标特征的描述比较弱,在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时,跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征,如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型;文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来,建立混合模型;文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型;文献[7-8]提出二阶直方图,是对颜色直方图一种改进,是以颜色直方图为基础,颜色直方图只包含了颜色分布信息,二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离,为离目标中心近的点赋予较大的权值,离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化,而且当有遮挡和相似物体靠近时,容易丢失目标;若只是考虑改进目标模型,不考虑减弱背景的干扰,得到的效果毕竟是有限的。 针对上述问题,文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5],将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中,提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型,由此得到的目标模型是用多种特征来描述的,同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

mean-shift算法概述

Mean Shift 概述 Mean Shift 简介 Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga 等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift 是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift 理论的发展,Mean Shift 的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift 算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 然而在以后的很长一段时间内Mean Shift 并没有引起人们的注意,直到20年以后,也就是1995年,另外一篇关于Mean Shift 的重要文献[2]才发表.在这篇重要的文献中,Yizong Cheng 对基本的Mean Shift 算法在以下两个方面做了推广,首先Yizong Cheng 定义了一族核函数,使得随着样本与被偏移点的距离不同,其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同,其次Yizong Cheng 还设定了一个权重系数,使得不同的样本点重要性不一样,这大大扩大了Mean Shift 的适用范围.另外Yizong Cheng 指出了Mean Shift 可能应用的领域,并给出了具体的例子. Comaniciu 等人[3][4]把Mean Shift 成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中Mean Shift 都得到了很好的应用. Comaniciu 等在文章中证明了,Mean Shift 算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift 算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态. Comaniciu 等人[5]还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift 最优化问题,使得跟踪可以实时的进行. 在后面的几节,本文将详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift 在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用. Mean Shift 的基本思想及其扩展 基本Mean Shift 给定d 维空间d R 中的n 个样本点i x ,i=1,…,n,在x 点的Mean Shift 向量的基本形式定义为: ()()1 i h h i x S M x x x k ∈≡ -∑ (1) 其中,h S 是一个半径为h 的高维球区域,满足以下关系的y 点的集合,

写事作文开头结尾大全

写事作文的开头结尾 开头: 1、在我脑海中有许多的事,不少已被流水般的时光冲得模糊了,可是有一件高兴的事却使我怎么也忘不掉。 2、在我记忆的长河中,有高兴的事,有伤心的事,但最令我难忘的还是要算那件开心的事。 3.童年像一条河,朵朵浪花在朝阳照耀下充满欢乐。秋高气爽的季节,那件开心的事真有趣。 4、往事总在我的脑海里流动,看似平静的心海总有波浪起伏,过去的日子,我忘不了,更忘不了那件令我开心的事。 5、感动如爱,时刻温暖着我的心,只要我们细细地发现,就能被感动,我就曾被这样的一件事所感动。 6、作家刘墉说:“成长史一种美丽的痛。”在我看来,这真是一句至理名言。你可能问我为什么,这还要从我记忆深处的一件事说起。 7、时间如流水一般匆匆而逝,很多的记忆随日子的消失而褪色 让我历历在目,开心不已。 8、在我的脑海里开心 忆里闪光。但其中有一件事令我最受高兴。提起那件事,我至今记忆犹新。 9、我经历的事情如天上的繁星,有的让我羞愧难当,有的让我愤怒无比,有是让我体验成功,有的让我感动不已。现在我就把一件开心的事讲给大家听。 10、成长是缓缓流淌的溪流,悄然的,我们就长大了,学会了坚强,也学会了坦然。很多的记忆随日子的消失而褪色,但有一件事让我历历在目,感动不已。 11.成长就好比我人生中的一条小船,行驶在波面上。有时风平浪静,有时会遇上汹涌澎湃的海浪。开启我记忆的大门,那件事依然让我记忆犹新。 12.岁月不会回头,抓住今天的每一秒,把希望系于明天的彩云,成长就是希望编织的彩带,串连回忆和向往。让时间回到两年前的那一刻,那件我至今难以忘怀的事又浮现在了我的脑海里。 13.日子一叶一叶地从生命之树飘落,不经意间,才蓦然发现岁月已给它套上了十圈年轮。而我的年轮里最深的一圈,还要从那一年那件事说起。 14、生活是一张洁白的画纸,我们每个人都描绘着自己的色彩。生活是一杯香醇的美酒,我们每个人都品尝着自己的味道。生活是漫漫长路,我们每个人都是路

10个好的演讲稿开头和结尾

10个好的演讲稿开头和结尾 1、(开头)在城市尽头,没有繁华的街市,闪亮的霓虹;在城市的尽头,只有破旧的棚户区,有饱经生活风霜的生命;在城市的尽头、有他们这样一群人。(结尾)太阳从地平线上升起,照亮了城市的尽头,照亮了他们的生活。他们,终将会成为我们。(《他们》) 2、(开头)站在塞纳河畔,可以触摸巴黎时尚而又典雅的脉搏;身处第五大道、可以感受纽约华丽而又绚烂的气息;漫步银座街头,可以领略东京古老而又现代的文化;停留黄浦江边,可以体味上海兼容而又独特的精神……(结尾)我在无限的思考中面对都市,触摸它的外壳,也渴望触摸它的灵魂。但愿有朝一日它的内质可以像外壳一样美丽动人,但愿有朝一日那些虚假与轻浮都会变得真实与坚固,但愿是“云销雨霁,彩彻区明”,但愿我们可以重新触摸到都市那由内而外的如花般缩放的美丽。(《触摸都市》) 3、(开头)窗外风儿清清,鸟儿啁啾。窗内阳光跳动,梦儿甜甜。时间之舟悄悄驶进梦境,拉开惺忪的眼帘。生活的风车每天都周而复始的转动,而我却不感觉到那是一座褪色的雕塑,因为感动每天与我同行。生活中中处处存在着感动,哪怕是一草一木,一花一石。带着感动出发,我发现生活之河中,每一种水滴碰撞声都是那样清脆悦耳。 (结尾)带着感动出发,每一天都会将行囊充实,无论是喜还是忧。我都会觉得那是自己阅历上的一个个字码。(《带着感动出发》)

4、(开头)人类不竭的欲望是推动历史车轮滚滚前进的原动力。欲望来自哪儿?来自人类生而拥有的——好奇心。(结尾)好奇心——它在推动世界进步的同时,也在积蓄着毁灭世界的力量。对待这一颗颗仍在膨胀的好奇心,我们应当何去何从?(《好奇心》) 5、(开头)为什么?两个人都上年纪了,相距不过几米的屋子,有什么必要隔几分钟就喊一下?每次去奶奶家,这件事总是会勾起我的好奇心。(结尾)我想,所谓爱,便是如此。就是我所爱的人,我惦念的人,必得在我看得见的地方,我手够得到的地方,我能够走到的地方,好好的存在着。 我庆幸我拥有好奇心,才得以知晓奶奶一辈的关心,温情与爱。我知道了,那声声呼唤是在说,有你在,整个世界,都在。自然收束朴素无华 6、生活是由苦乐、美丑交织而成的经纬网,它穿越时空而光芒犹在。需要我们不断探索和思考人生,只要我们能够在思考之中不断添加沙子、水和石头,人生就变得充实。让我们一起来做好和充实我们的人生之杯吧!(《杯中窥人生》) 7、人生,其实就是一次过程,很多事,很多人,失败过,经历过才会懂,才会成熟。当失败来临的时候,不要伤悲,而应该看作是一次成长的机会,一次锻炼的机会。冲过去,会更美好、更灿烂的生活等着你,更会有一番成就感;如果退而不前,那只能迎来更多的失败,更多人生的遗憾。当我们快要走完人生路时,回首这一生,特别是那些困难和失败时,会觉得,或许正是由于这些,丰富了我们的人生,

写人作文开头结尾大全

写人作文的开头结尾 开头: 1、爸爸长得真帅,一米八的个子,白净的脸,眼睛明亮,鼻梁挺直。就是有一点我不喜欢,他唇上、颌下、腮边总是密麻麻地长满了硬茬茬的胡子,把嘴也掩盖了。因为他工作忙,老是没时间刮。妈妈总是数落他只知道工作,不注重生活小节,爸爸总是“嘿嘿”一笑继续忙他的事。 2、爸爸今年四十一岁,一米八零的个头。他最爱穿一件深蓝色的西服,浅黑色 微微一笑 整齐洁白的牙齿,更显得可爱可敬。 3、一拍桌子,冲着我吼道:“跟你说过多少遍了?这已经是第五次了!你到底是忘了还是存心不想做?说!”“忘了……”眼泪在我的眼眶里打转。爸爸一气之下把那一页未完成的书页撕了。 4、我的妈妈今年已经39岁了。他中等身材,不胖不瘦,两道浓黑的眉毛下面长着一双炯炯有神的大眼睛。她的嘴角微微向上翘,好像总在微笑,给人一种和蔼可亲的感觉。最近我发现皱纹已经悄悄爬上了她的眼角。这些皱纹记载着妈妈的辛苦,记载着她对我无限的爱。 5、一阵咳嗽声把我从梦中惊醒,睁眼一看,啊,妈妈还没睡。我抬头看小闹钟已经11点了。我赶紧催促妈妈:“您怎么还不睡?医生不让您多注意身体吗?”妈妈回过头来笑着对我说:“你快睡吧!明天还要上学。”说完又改起作业来。 6.每当我遇到困难,每当我取得成绩,每当我心情烦躁,每当我满心欢喜时,我都想到我最爱的人——我的母亲那里倾诉我的心曲。 7.妈妈那张慈祥的脸浮现在我面前,岁月使她失去了青春的红润,生活的风霜在她脸上刻下了深深的皱纹,满头的乌发早已染上了寒霜,只有那紧紧抿着的双唇显示着坚毅、倔犟的性格。想着妈妈,我便有了信心和力量,永不放弃奋发向上。 8. 9.世间有真情,人间有真爱,而母爱就是永不凋零的花。我慢慢地介绍我的母亲吧! 10.爷爷是我最爱的亲人,我的童年是在爷爷那边度过的。爷爷拉着我的手,教会我走路。是爷爷使我从小懂得了不少道理。我把爷爷看成自己幼年成长的拐杖。 11.奶奶的音容笑貌一直深深印在我的脑海。一幕幕回忆的画面时时温暖着我的心田。多少次梦中浮现出那张熟悉的脸,在我心中有个位置永远留给她——我的奶奶。 13.在记忆的长河里,有一块美丽的鹅卵石。当我高兴的时候,当我伤心的时候

mean shift及其改进算法图像跟踪原理和应用

mean shift及其改进算法图像跟踪原理和应用Mean Shift 简介 Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 然而在以后的很长一段时间内Mean Shift并没有引起人们的注意,直到20年以后,也就是1995年,另外一篇关于Mean Shift的重要文献才发表.在这篇重要的文献中,Yizong Cheng对基本的Mean Shift算法在以下两个方面做了推广,首先Yizong Cheng定义了一族核函数,使得随着样本与被偏移点的距离不同,其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同,其次Yizong Cheng还设定了一个权重系数,使得不同的样本点重要性不一样,这大大扩大了Mean Shift的适用范围.另外Yizong Cheng 指出了Mean Shift可能应用的领域,并给出了具体的例子. Comaniciu等人把Mean Shift成功的运用的特征空间的分析,在图

像平滑和图像分割中Mean Shift 都得到了很好的应用. Comaniciu 等在文章中证明了,Mean Shift 算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift 算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态. Comaniciu 等人还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift 最优化问题,使得跟踪可以实时的进行. 在后面的几节,本文将详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift 在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用. Mean Shift 的基本思想及其扩展 基本Mean Shift 给定d 维空间d R 中的n 个样本点i x ,i=1,…,n,在x 点的Mean Shift 向量的基本形式定义为: ()()1 i h h i x S M x x x k ∈≡ -∑ (1) 其中,h S 是一个半径为h 的高维球区域,满足以下关系的y 点的集合, ()() (){ } 2:T h S x y y x y x h ≡--≤ (2) k 表示在这n 个样本点i x 中,有k 个点落入h S 区域中.

好的开头和结尾摘抄

好的开头和结尾摘抄 本文是关于好词好句的,仅供参考,如果觉得很不错,欢迎点评和分享。 好的开头和结尾摘抄 1、头:生活中的点点滴滴、磕磕绊绊,一幕幕……相信都有值得我们回味和感动的事吧……走进岁月的长廊,翻阅生命的相册,重温那曾今令我感动的瞬间…… 尾:那一幕幕瞬间,如今会为,人会深陷那张感动的网……触及到我心中最柔软的角落,勾起我无限的回忆…… 2、头:从易到难,从少到多,从简到烦……总有那段经历的过程,合深印在上面抹不去的印记……从稚嫩到成熟,如今的我,已不再是那个天真的小女孩(顽皮的小男孩)…… 尾:成长的一路上,如今再次回首那段路程,一路走来深一脚浅一脚的坑坑洼洼……这一切的一切,才让我成长。 3、头:小时候的我,现在的我,形成了鲜亮的对比。稚嫩无邪和成熟懂事,顽皮天真和徒步谨慎…… 尾:长大的感觉和以前的并不一样,经过对比,仿佛给自己成熟的标志又重新涂抹了一层鲜亮…… 4、头:懂道理,是一个人,不,是一个乖孩子应有的标志吧^…… 尾:回顾我以前的不懂事,真该反省一下,做个懂道理的人……不,是一个乖孩子。

5、头:尘世间,事物的外表,仅凭这一点,足够断定一个人、一件事是否美与丑吗?何以见得? 尾:可以见得的事是,一个人或一件事,是否美与丑,也许和天生具有的外表有关吧;但,一个人或一件事的美与丑更取决于内在的心性与品质吧……通过这两件事,我深信美与丑如此! 6、头:任何一个大家,任何一件事,或许骄傲自豪来自于他们的成功;但喜悦的背后,更多的是他们,所付出的努力吧…… 尾:向往成功的我,更深信,这需要我的努力!而不是一味的徒手幻想…… 7、头:生命来之不易,正因如此,意义价值和难忘,才能给它图上绚丽多姿的色彩吧^^…… 尾:意义价值和难忘,让我的生命不再无味。我体会到了人生无味:酸甜苦辣01、站在历史的海岸漫溯那一道道历史沟渠:楚大夫沉吟泽畔,九死不悔;魏武帝扬鞭东指,壮心不已;陶渊明悠然南山,饮酒采菊……他们选择了永恒,纵然谄媚诬蔑视听,也不随其流扬其波,这是执着的选择;纵然马革裹尸,魂归狼烟,只是豪壮的选择;纵然一身清苦,终日难饱,也愿怡然自乐,躬耕陇亩,这是高雅的选择。在一番选择中,帝王将相成其盖世伟业,贤士迁客成其千古文章。 8、开头“ 每一次都在徘徊、孤单中坚强,每一次就算受伤也不闪泪光。” 今天我唱起了那首我从来不愿唱的隐形的《隐形的翅膀》。在以前,当别人唱起这首略带忧伤的歌时我总会搞破坏,专捡一些欢乐的歌曲来消减一下悲伤的气氛,因为我不想带着悲伤活在这

MeanShift-图像分割方法

摘要 在图像处理和计算机视觉里,图像分割是一个十分基础而且很重要的部分,决定了最终分析结果的好坏。图像分割问题的典型定义就是如何在图像处理过程中将图像中的一致性区域和感兴趣对象提取出来。 MeanShift 图像分割方法是一种统计迭代的核密度估计方法。MeanShift算法以其简单有效而被广泛应用,但该方法在多特征组合方面和数据量较大的图像处理上仍存在不足之处,本文针对这些问题对该算法的结构进行了优化。本文利用图像上下文信息对图像进行了区域合并以此来对输入数据进行了压缩;并实现特征空间中所有特征量的优化组合。 最后,总结了本文的研究成果。下一步需要深入的研究工作有:(1)考虑分割的多尺度性,实现基于Mean Shift算法的多尺度遥感图像分割;(2)考虑利用Gabor滤波器来提取纹理特征,或将更多的特征如形状等特征用于MeanShift遥感图像分割中。 关键词: Mean Shift, 图像分割, 遥感图像, 带宽

ABSTRACT mage segmentation is very essential and critical to image processing and computer vision, which is one of the most difficult tasks in image processing, and determines the quality of the final result of analysis. In image segmentation problem, the typical goal is to extract continuous regions and interest objects in the case of image processing. The Mean Shift algorithm for segmentation is a statistical iterative algorithm based on kernel density estimation. Mean Shift algorithm has been widely applied for its simplicity and efficiency. But the algorithm has some deficiencies in feature combination and image processing for large data. According to the deficiencies of the Mean Shift algorithm, this paper optimizes the structure of the algorithm for segmentation. Firstly, this paper introduces a method of data compressing by merging the nearest points with similar properties into consistency regions. Secondly, We optimize the combination of features. At last, after concluding all research work in this paper, further work need to be in-depth studied: (1) Consider multi-scale factors of remote sensing, and realize multi-scale remote sensing image segmentation based on Mean Shift algorithm. (2) Consider extracting textures features by using Gabor filter, or use more features such as shape features to segment remote sensing images based on Mean Shift algorithm. KEY WORDS: Mean Shift, image segmentation, remote sensing images, bandwidth,

经典Mean Shift算法介绍

经典Mean Shift算法介绍 1无参数密度估计 (1) 2核密度梯度估计过程 (3) 3算法收敛性分析 (4) 均值漂移(Mean Shift)是Fukunaga等提出的一种非参数概率密度梯度估计算法,在统计相似性计算与连续优化方法之间建立了一座桥梁,尽管它效率非常高,但最初并未得到人们的关注。直到1995年,Cheng改进了Mean Shift算法中的核函数和权重函数,并将其应用于聚类和全局优化,才扩大了该算法的适用范围。1997年到2003年,Comaniciu等将该方法应用到图像特征空间的分析,对图像进行平滑和分割处理,随后他又将非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift最优化问题,使得跟踪可以实时进行。由于Mean Shift算法完全依靠特征空间中的样本点进行分析,不需要任何先验知识,收敛速度快,近年来被广泛应用于模式分类、图像分割、以及目标跟踪等诸多计算机视觉研究领域。 均值漂移方法[4]是一种最优的寻找概率密度极大值的梯度上升法,提供了一种新的目标描述与定位的框架,其基本思想是:通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点。基于Mean Shift方法的目标跟踪技术采用核概率密度来描述目标的特征,由于目标的直方图具有特征稳定、抗部分遮挡、计算方法简单和计算量小的特点,因此基于Mean Shift的跟踪一般采用直方图对目标进行建模;然后通过相似性度量,利用Mean Shift搜寻目标位置,最终实现目标的匹配和跟踪。均值漂移方法将目标特征与空间信息有效地结合起来,避免了使用复杂模型描述目标的形状、外观及其运动,具有很高的稳定性,能够适应目标的形状、大小的连续变换,而且计算速度很快,抗干扰能力强,在解决计算机视觉底层任务过程中表现出了良好的鲁棒性和较高的实时处理能力。 1无参数密度估计 目标检测与跟踪过程中,必须用到一定的手段对检测与跟踪的方法进行优化,将目标的表象信息映射到一个特征空间,其中的特征值就是特征空间的随机变量。假定特征值服从已知函数类型的概率密度函数,由目标区域内的数据估计密度函数的参数,通过估计的参数得到整个特征空间的概率密度分布。参数密度估计通过这个方法得到视觉处理中的某些参数,但要求特征空间服从已知的概率

meanshift 聚类

MeanShift聚类 分类:计算机视觉2012-03-23 14:021423人阅读评论(0)收藏举报算法优化存储c Mean shift主要用在图像平滑和图像分割(那个跟踪我现在还不清楚),先介绍一下平滑的原理: 输入是一个5维的空间,2维的(x,y)地理坐标,3维的(L,u,v)的颜色空间坐标,当然你原理也可以改写成rgb色彩空间或者是纹理特征空间。 先介绍一下核函数,有uniform的,也有高斯的核函数,不管是哪个的,其基本思想如下:简单的平滑算法用一个模板平均一下,对所有的像素,利用周围的像素平均一下就完事了,这个mean shift的是基于概率密度分布来的,而且是一种无参的取样。有参的取样就是假设所有的样本服从一个有参数的概率分布函数,比如说泊松分布,正态分布等等,高中生都知道概率公式里面是有参数的,在说一下特征空间是一个5维的空间,距离用欧几里德空间就可以了,至少代码里就是这样实现的,而本文的无参取样是这样的:在特征空间里有3维的窗口(想象一下2维空间的窗口),对于一个特征空间的点,对应一个5维的向量,可以计算该点的一个密度函数,如果是有参的直接带入该点的坐标就可以求出概率密度了,基于窗函数的思想就是考虑它邻近窗口里的点对它的贡献,它假设密度会往密集一点的地方转移,算出移动之后的一个5维坐标,该坐标并会稳定,迭代了几次之后,稳定的地方是modes。这样每一个像素点都对应一个这么一个modes,用该点的后3维的值就是平滑的结果了,当然在算每个点的时候,有些地方可能重复计算了,有兴趣的化你可以参考一下源代码,确实是可以优化的。总结一下mean shift的平滑原理就是在特征空间中向密度更高的地方shift(转移)。 其次是怎么利用mean shift分割图像.先对图像进行平滑,第2步利用平滑结果建立区域邻接矩阵或者区域邻接链表,就是在特征空间比较近的二间在2维的图像平面也比较接近的像素算成一个区域,这样就对应一个区域的邻接链表,记录每个像素点的label值。当然代码中有一个传递凸胞的计算,合并2个表面张力很接近的相邻区域,这个我还没想怎么明白,希望比较清楚的朋友讲一讲。最后还有一个合并面积较小的区域的操作,一个区域不是对应一个modes值嘛,在待合并的较小的那个区域中,寻找所有的邻接区域,找到距离最小的那个区域,合并到那个区域就ok了。 Mean-Shift分割原理 Mean-Shift是一种非参数化的多模型分割方法,它的基本计算模块采用的是传统的模式识别程序,即通过分析图像的特征空间和聚类的方法来达到分割的目的。它是通过直接估计特征空间概率密度函数的局部极大值来获得未知类别的密度模式,并确定这个模式的位置,然后使之聚类到和这个模式有关的类别当中。下面对Mean-Shift算法进行简介。 设S是n维空间X中的一个有限集合,K表示X空间中λ球体的一个特征函数,则其表达式为:

写事作文开头结尾大全

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写事作文的开头结尾 开头: 1、在我脑海中有许多的事,不少已被流水般的时光冲得模糊了,可有一件事却使我怎么也忘不掉。 2、在我记忆的长河中,有高兴的事,有伤心的事,但最令我难忘的还是要算那次发生在……的事。 3.童年像一条河,朵朵浪花在朝阳照耀下充满欢乐。秋高气爽的季节,那次……真有趣。 4、往事总在我的脑海里流动,看似平静的心海总有波浪起伏,过去的日子,我忘不了,更忘不了那件令我感动的事。 5、感动如爱,时刻温暖着我的心,只要我们细细地发现,就能被感动,我就曾被这样的一件事所感动。 6、作家刘墉说:“成长史一种美丽的痛。”在我看来,这真是一句至理名言。你可能问我为什么,这还要从我记忆深处的一件事说起。 7、时间如流水一般匆匆而逝,很多的记忆随日子的消失而褪色。但有一件事,让我历历在目,感动不已。 8、在我的脑海里,有许多令我感动的事情,它们都像海边的贝壳一串串地在记忆里闪光。但其中有一件事令我最受感动。提起那件事,我至今记忆犹新。

9、我经历的事情如天上的繁星,有的让我羞愧难当,有的让我愤怒无比,有是让我体验成功,有的让我感动不已。现在我就把令我感动的一件事讲给大家听。 10、成长是缓缓流淌的溪流,悄然的,我们就长大了,学会了坚强,也学会了坦然。很多的记忆随日子的消失而褪色,但有一件事让我历历在目,感动不已。 11.成长就好比我人生中的一条小船,行驶在波面上。有时风平浪静,有时会遇上汹涌澎湃的海浪。开启我记忆的大门,那件事依然让我记忆犹新。 12.岁月不会回头,抓住今天的每一秒,把希望系于明天的彩云,成长就是希望编织的彩带,串连回忆和向往。让时间回到两年前的那一刻,那件我至今难以忘怀的事又浮现在了我的脑海里。 13.日子一叶一叶地从生命之树飘落,不经意间,才蓦然发现岁月已给它套上了十二圈年轮。而我的年轮里最深的一圈,还要从那一年那件事说起。 14、生活是一张洁白的画纸,我们每个人都描绘着自己的色彩。生活是一杯香醇的美酒,我们每个人都品尝着自己的味道。生活是漫漫长路,我们每个人都是路上的远行者。打开记忆的大门,那件事深深感动着我。 15.生命只在年轮上转了十五圈,生活已告诉了我很多、很多……在我的心里深深埋藏挥之不去的,是那一年的,发生在我生命中的那件事。 16.在我成长的历程中,发生过很多的事情,就像在沙滩上走过一样,留下了一串串的脚印。

MeanShift算法

核函数也称“窗口函数”。一维空间用到的核函数有高斯(Gaussian)、余弦弧(Cosinus arch)、双指数(Double Exponential)、均匀(Uniform)、三角(Trangle)、依潘涅契科夫(Epanechikov)、双依潘涅契科夫(DoubleEpanechnikov)、及双权(Biweight)函数。图2.1给出了最常用的几个核函数

给定一组一维空间的n个数据点集合令该数据集合 的概率密度函数假设为f (x),核函数取值为,那么在数据点x处的密度估计可以按下式计算: 上式就是核密度估计的定义。其中,x为核函数要处理的数据的中心点,即数据集合相对于点x几何图形对称。核密度估计的含义可以理解为:核估计器在被估计点为中心的窗口内计算数据点加权的局部平均。或者:将在每个采样点为中心的局部函数的平均效果作为该采样点概率密度函数的估计值。

MeanShift实现: 1.选择窗的大小和初始位置. 2.计算此时窗口内的Mass Center. 3.调整窗口的中心到Mass Center. 4.重复2和3,直到窗口中心"会聚",即每次窗口移动的距离小于一定的阈值,或者迭代次数达到设定值。 meanshift算法思想其实很简单:利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围,然后一直迭代(朝着重心迭代)直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢?这是我自从学习meanshift以来,一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考,和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。 在opencv中,进行meanshift其实很简单,输入一张图像(imgProb),再输入一个开始迭代的方框(windowIn)和一个迭代条件(criteria),输出的是迭代完成的位置(comp )。 这是函数原型: int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn,CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp ) 但是当它用于跟踪时,这张输入的图像就必须是反向投影图了。 为什么必须是反向投影图呢?首先我们要理解什么是反向投影图。 简单理解它其实实际上是一张概率密度图。经过反向投影时的输入是一个目标图像的直方图(也可以认为是目标图像),还一个输入是当前图像就是你要跟踪的全图,输出大小与全图一样大,它上像素点表征着一种概率,就是全图上这个点是目标图像一部分的概率。如果这个点越亮,就说明这个点属于物体的概率越大。现在我们明白了这原来是一张概率图了。当用meanshift跟踪时,输入的原来是这样一幅图像,那也不难怪它可以进行跟踪了。 半自动跟踪思路:输入视频,用画笔圈出要跟踪的目标,然后对物体跟踪。用过opencv的都知道,这其实是camshiftdemo的工作过程。 第一步:选中物体,记录你输入的方框和物体。 第二步:求出视频中有关物体的反向投影图。

描写人物和事情的好开头和好结尾

好开头 ?1、往事总在我的脑海里流动,似平静的心海总有波浪起伏,过去的日子,我忘不了,更忘不了那件令我感动的事。 ?2、感动如爱,时刻温暖着我的心,只要我们细细地发现,就能被感动,我就曾被这样的一件事所感动。 ?3、在生活中,有千千万万件令我们感动的事,如:鸭子妈妈为了保护自己的蛋,寸步不离,鸟儿为了自己的孩子与猛兽做殊死搏斗,在这么多想不完、记不清、数不尽的令我感动的事情中,最令我难以忘怀的,还是*****的事。 ?4、时间过得真快,转眼间,****年过去了。但是不管过去了多少年,我却不会忘记这件令我感动的事情。 ?5、人们常说:母爱是伟大的,父爱是崇高的,可是我觉得师爱比母爱更伟大,比父爱更崇高,你若不信,听我说说我和我班李老师之间发生的一件令我感动的事吧。 ?6、爷爷的疼爱令我感动,爸爸的严中带爱要我感动,妈妈的温柔令我感动,但是,最令我感动的是发生在*****的一件事。?7、从小到大,能感动我的人和事不少,但大多数印象中已经模糊了。唯独一件事还很清晰。 ?8、时间如流水一般匆匆而逝,很多的记忆随日子的消失而退色,但有一件事,让我历历在目,感动不已。 ?9、在我的脑海里,有许多令我感动的事情,它们都像海边的贝壳一串串地但其中有一件事,令我最受感动,提起那件事,我至今记忆犹新。

好结尾: ?1、日月如梭,虽然这件事已过去很久了。但它依然在我的脑海里挥之不去,难以忘怀。 ?2、这件事过去很久了。却一直留在我的记忆中,感动着我,温暖着我。 ?3、直到现在,我对那件事还记忆犹新,学会感动吧!它会令你时时感动到温暖。 ?4、啊!母爱多么可敬,多么伟大。我要发自内心大声呐喊:“妈妈,我爱你!” ? 写人习作的精彩开头 1、“爸爸,爸爸”,家里又响起我对爸爸地呼唤。在我心中爸爸的爱是那么深沉,那么让人回味…… 2、咦?题目中的老王是谁?那就是我以前的同桌。他的眼睛小小的,戴着一副眼睛,很受人家欢迎呢!我们是常常吵架的同桌,虽然我们常常吵架,但是他在我眼里却是一个善良、爱开玩笑的人。 3、高高的身材,瘦瘦的胳膊,可却是“瘦是瘦,有肌肉!”他,可是我校的体育健将!要不是必须带书包,他还什么都不带,除了作业以外,任何的物品都放在学校的抽屉里,学习成绩那可是飞机上挂暖壶——高水平!他是谁呢?嘿嘿,我先不告诉你听,你听我细细道来。 4、有人说,母爱是永恒的,母爱是伟大的。母亲是多么的辛苦啊,是用她们的乳汁把我们养育成长。

聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift

Kmeans与Meanshift、EM算法的关系 Kmeans算法是一种经典的聚类算法,在模式识别中得到了广泛的应用,基于Kmeans的变种算法也有很多,模糊Kmeans、分层Kmeans等。 Kmeans和应用于混合高斯模型的受限EM算法是一致的。高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans的迭代步骤可以看成E步和M步,E:固定参数类别中心向量重新标记样本,M:固定标记样本调整类别中心向量。K均值只考虑(估计)了均值,而没有估计类别的方差,所以聚类的结构比较适合于特征协方差相等的类别。 Kmeans在某种程度也可以看成Meanshitf的特殊版本,Meanshift是一种概率密度梯度估计方法(优点:无需求解出具体的概率密度,直接求解概率密度梯度。),所以Meanshift可以用于寻找数据的多个模态(类别),利用的是梯度上升法。在06年的一篇CVPR文章上,证明了Meanshift方法是牛顿拉夫逊算法的变种。Kmeans和EM算法相似是指混合密度的形式已知(参数形式已知)情况下,利用迭代方法,在参数空间中搜索解。而Kmeans和Meanshift相似是指都是一种概率密度梯度估计的方法,不过是Kmean 选用的是特殊的核函数(uniform kernel),而与混合概率密度形式是否已知无关,是一种梯度求解方式。PS:两种Kmeans的计算方法是不同的。 Vector quantization也称矢量量化:指一个向量用一个符号K来代替。比如有10000个数据,用Kmeans 聚成100类即最有表征数据意义的向量,使得数据得到了压缩,以后加入的数据都是用数据的类别来表示存储,节约了空间,这是有损数据压缩。数据压缩是数据聚类的一个重要应用,也是数据挖掘的主要方法。 混合高斯模型是一系列不同的高斯模型分量的线性组合。在最大似然函数求极值时,直接求导存在奇异点的问题,即有时一个分量只有一个样本点,无法估计其协方差,导致其似然函数趋于无穷,无法求解。另一个问题是,用代数法求得的解是不闭合的,即求解的参数依赖于参数本身的值,变成一个鸡生蛋,蛋生鸡的问题。这些问题看似无解,但是可以使用迭代的方法如EM,k均值等,预先设置一些参数,然后迭代求解。PS:也有用基于梯度的方法求解的。在求解混合模型时,有一个重要的概念即模型的可辨识性(如果无论样本的数量为多少都无法求出模型参数的唯一解,则称模型是不可辨识的),这是EM算法的前提。在实际应用时,由于EM算法的复杂度比K均值高,所以一般先用K均值大致收敛到一些点,然后用EM算法。EM算法求解混合模型的固然有效,但不能保证找到最大使然函数的最大值。 EM算法是求解具有隐变量的概率模型的最大似然函数的解的常用方法。当样本集是样本与隐变量一一对应时,数据集称为完整数据集,可以直接求解模型参数,但很多时候只知道样本,不知道其对应的隐变量,这是非完整数据集。所以求解模型参数的关键是隐变量的后验概率,由后验概率可以推出完整数据集用于求解参数。增量式的EM算法,每次只更新一个点,收敛速度更快。上述方法可以看成是无监督学习。 PS:EM是一个似然函数下界最大化解法,保证了解法的收敛性。 Opencv之KMEANS篇 Opencv中的K-means适用于数据预处理,但图像分割的消耗的时间太长并且效果不怎么好,使用空间信息后,图像的分割后受空间的影响很大(同一类的数据如果分布较远,不是高斯型的,就会错分),

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