1、基于图像复原的去雾算法。这一系列方法基本是基于大气退化模型，进行响应的去雾处理。代表性算法有：来自何凯明博士的暗通道去雾算法(CVPR2009最佳论文)、基于导向滤波的暗通道去雾算法、Fattal的单幅图像去雾算法(Singleimagedehazing)、Tan的单一图像去雾算法(Visibilityinbadweatherfromasingleimage)、Tarel的快速图像恢复算法(Fastvisibilityrestorationfromasinglecolororgraylevelimage)、贝叶斯去雾算法(Singleimagedefoggingbymultiscaledepthfusion)，基于大气退化模型的去雾效果普遍好于基于图像增强的去雾算法，后面挑选的传统去雾算法例子也大多是基于图像复原的去雾算法。(qq经典头像早期原图)。
2、由此可见，图像去雾过程就是根据求解的过程。要求解出，还需要根据求解出透射率和全局大气光。
3、上式中，Xi表示第i个局部特征(如SIFT特征)，B为聚类中心，Ci表示第i个局部特征特征所对应聚类中心的编码系数。Card(Ci)=1表示每个Xi只用一个B来表示，即Ci只有一个非零分量，其余分量全为零。虽然VQ方法得到的编码系数足够稀疏，但由于它把局部特征只量化到一个聚类中心上，没有考虑特征的多层语义信息，导致很大的编码误差。(qq经典头像早期原图)。
4、实际上，所有基于雾天退化模型的去雾算法就是是根据已知的有雾图像求解出透射率和全局大气光。
5、雷锋临走时，本来答应很快就会给我写信的，可我一连翻了七八天信箱，也不见他一个字。我实在有些稳不住神了，一横心，坚决请求领导批准我到弓长岭去。”
6、“食堂是临时搭的席棚，吃的非常差。吃水困难，洗脸、洗衣服要到很远很远的地方。我从来没有遇到这样艰苦的生活环境。当时，从湖南来的一名姓熊的女同志就不干了，回湖南老家去了。我也想不干了，想回家。雷锋知道了，就从食堂买大米饭送到宿舍给我吃，他吃粗粮。”
7、庚申年猴票由于是新中国发行的第一枚生肖邮票，图像美观，印刷精致，深受集邮爱好者欢迎，该票在集邮市场价格上升很快，四方联和整版邮票的价格更高。“庚申年”(猴)邮票，是中国邮政发行的首套生肖邮票。“庚申年”(猴)邮票经过长期的消耗以及资金的精心运作，其整版的价格，在130万元左右，单枚的价格在12500元左右，四方连的价格在55000元左右，创造了邮票增值的世界性神话。
8、 2019年 HAVEAGOODTIME
9、转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图
10、这篇论文就更有意思了哦。论文观察到，单幅图像去雾的难点在于图像中包含的关于场景结构等信息非常少，因此很难获得较为全面的信息从而进行去雾。然而，人的大脑在面对一幅图像的时候其实是可以很快的分辨清楚哪里有雾、哪里没有，或者很快分辨清楚近景、远景而不需要其他太多的资料。基于这一思考，作者对很多副有雾图像进行分析发现统计意义上的结论从而提出一个新的思路，通过对很多图像的远景、中景、近景进行分析发现了雾的浓度与亮度和饱和度之差呈正比。
11、②选择合适尺寸，裁剪出合适大小并调节好透明度就可以开始画了。Dots没有直线功能，不要想着外轮廓可以一笔直接画成，请有耐心地一个个点出来。
12、 实时布控报警是动态人像卡口的重要实战应用
13、其中，基于神经网络的深度学习人像识别技术不需要人工选取特征，能够在样本训练过程中进行学习，具有识别准确率高、响应快和大规模数据库应用上的优势。
14、1992年，美国麻省理工大学(MIT)的Turk和Pentland提出一种经典人像识别法“特征脸”，统计学习图模型就是在此基础上发展而来。Moghaddam等人提出采用一种基于概率的图像相似度度量方法，将人像图像之间的差异分为类间差异和类内差异。其中类间差异表示不同对象之间的本质差异；类内差异为同一对象的不同图像之间的差异；实际人像图像之间的差异为两者之和。如果类内差异大于类间差异，则认为两人像图像属于同一对象的可能性大。他们还提出了类间差异和类内差异度量的概率模型和计算方法。由于统计学习相似度的计算涉及复杂的非线性计算，Moghaddam等人提出了一种线性的快速计算方法。这种人像识别方法在1996年美国DAPAR组织的FERET人像测试中是效果最好的方法之特别是在克服光照和表情变化对识别的影响方面性能较好。与此同时，低分辨率照片识别的算法往往也离不开统计学习图模型。因此，即使深度学习必将成为未来趋势，统计学习模型依然有它的用武之地。
15、让易秀珍最难忘的是1959年的春节。“年三十我是长白班，从早8点工作到下午5点；雷锋是中班，下午4点上班、晚上12点下班。下班后，宿舍里没有几个人，大部分老工人都回家过春节了，只剩下几个南方人。
16、这个算法非常有意义，本人还没来得及复现，先来看看原理。首先，如果想获得更好的去雾效果，就要求去雾后的图像对比度高，并且失真度小。然后对上面的公式(2)做一个变换可以得到：
17、通过观察特征向量直方图可以发现它在二维坐标上的分布类似于指数函数，如图7a)所示为指数函数，所以考虑用图7b)所示的指数函数作为权重和特征向量的每一个数据相乘。
18、计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值
19、对于低分辨率照片的强大识别能力则是静态人像系统最值得称道的优势。这个技术主要包含图像清晰化技术、单张低清照片的识别及多张低清照片特征融合三个部分。静态人像系统的图像清晰化技术对于模糊照片的复原率具有相当不错的效果，面部轮廓特征基本可以复原到与原图一致的程度，应对极限情况下的模糊图片也具有较高的首位命中率。另外，多张低清照片特征融合也可以对不同角度的多张低清照片进行自动分析比对，通过融合更多的特征信息，从而提高识别准确率。根据统计，使用多张低清照片特征融合技术后，识别率可以提升接近30%~40%。
20、针对权重VLAD的提升效果，我们用6类图片做了识别率的对比：
21、若图片被屏蔽,非匿名用户请查看私信(网页:右上方;APP:消息-私信)
22、腾讯方面表示，QQ头像的永恒魅力向我们展示了，如果这些复古人物是现在的千禧一代，他们看起来会是什么样子。每一次现代化的改新都仍然保留人物的独有特征以及内在个性。
23、 卷积神经网络为什么能够称霸计算机视觉领域？
24、沉珂因为其“精致的脸、哥特风、颓废、细腻文笔、单亲家庭、自杀”等标签(网传)成为许多懵懂叛逆的青少年们心中偶像，说她是早期网络红人完全没有错误。
25、这篇论文是较早使用深度学习来进行去雾的网络，它是一个端到端的模型，利用CNN来对大气退化模型中的进行估计。模型输入雾图，输出透射率映射图，然后通过大气退化模型来恢复无雾图像。采用深度CNN结构(4层)，并提出了一种新的非线性激活函数。提高了恢复图像的质量。
26、论文名为：All-in-OneNetworkforDehazingandBeyond
27、那天在宿舍试衣服，正好易秀珍和杨必华她们几个碰上了。雷锋笑了笑，开始“炫耀”起来：“这些是我去百货公司买的，‘光荣花’牌皮夹克还是天津华光皮件厂出的哩！所有这些，一共花去了我40多块，相当两个月的收入呀！”
28、 (群话题精华)五月集锦—机器学习和深度学习中一些值得思考的问题
29、其中，K-estimationModule是利用输入图像对未知变量进行估计。而Cleanimagegenerationmodule是将估计所得的作为自适应变量输入网络，得到。K-estimationModule有点意思，作者是受到DehazeNet，MSCNN的启发，使用五个卷积层，并通过融合不同大小的滤波器形成多尺度特征。值得注意的是，AOD-Net的每个卷积层仅仅使用了个卷积核。
30、具体来说，作者先对暗通道去雾，最大对比度去雾(MaximumContrast，MC，论文名为：Visibilityinbadweatherfromasingleimage)，基于颜色衰减先验去雾(ColorAttenuationPrior，CAP，论文名为：Afastsingleimagehazeremovalalgorithmusingcolorattenuationprior)，基于色度不一致去雾(Afastsingleimagehazeremovalalgorithmusingcolorattenuationprior)这些方法做了介绍，然后作者结合上面的方法进行网络设计，网络结构主要分成4大部分：
31、上图中的点、菱形和十字架分别代表不同的局部特征。左边相当于原图，中间把原图分成了四小块，右边把原图分成了16小块，各图的小块大小是不一样的，所以能体现出多尺度信息，而各小块的位置体现出空间信息。然后对每一个小块单独进行聚类和量化，即相当于在多个尺度上进行BOW操作：
32、易秀珍，1941年农历六月二十三出生于湖南长沙县，小雷锋一岁。
33、 相较其他几种人像识别方法，基于深度学习的算法具有更强的机器自主性。深度学习最早由GeoffreyHinton等人在2006年《Sciences》上发表的文章提出，主要通过神经网络来模拟人的大脑的学习过程，希望借助人脑的多层抽象机制来实现对现实对象或数据(图像、语音及文本等)的抽象表达，并通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(或属性类别)。经过大量训练数据后，深度学习反而比较容易得到一个不错的模型。如果和云计算的海量数据结合，深度学习算法将具有很强的学习能力，可以在无需人工干预的情况下很快提升。
34、“两化”13个月后再议|交通信号优化市场狼烟四起
35、“当时她问我：这是你用Word画的么，你怎么这么闲。”
36、或则私信我并附上问题地址,不然谁会知道你在说什么(无问题地址、非问题提问者皆不予回复)。
37、③随时利用隐藏/显示底图和网格线检查有无错误。
38、 循环神经网络综述—语音识别与自然语言处理的利器
39、将上式两边取对数，则可抛开入射光的性质得到物体的本来面貌，即有关系式：
40、深度学习尽管在人像识别领域被广泛应用，但依赖于海量数据，并需要一定训练学习时间。为适应警务实战需求和提升系统灵活性，人像大平台中还应用了统计学习图模型算法。这个算法模型透明，很容易引入人的经验，只需要很少量的样本就可以得到一个可用的模型。在某些特定场合下，小样本就可以获得较高识别率的经典统计学习模型人像识别精准度更好。
41、像素风的艺术作品从来没有过时过。早期八位机、十六位机等设备由于机能限制只能使用扁平化的像素点阵图形，这种表现方式实际上给了我们另一种想象维度，以更抽象更简约的方式来创作。如今早期像素游戏时代留下的创作风格大部分仍在沿用。无论是游戏制作还是艺术创作、平面设计等领域，像素风作品依然很有生命力。
42、注：1979—1981年发行的俗称“分币五大天王”
43、https://blog.csdn.net/u013684730/article/details/76640321
44、从昨天的推文(综述)神经网络中不同种类的卷积层我们了解了空洞卷积。但空洞卷积有一个缺点，它会产生网格伪影，针对这一问题，作者用了一个简单的分离卷积。
45、进一步减小DCT：大于平均值记录为反之记录为0
46、给很多妹子画了像素图，是否觉得去club玩时，撩妹技能又有了大大提升？
47、 基于弹性模型的方法：将人像网格化后采用弹性匹配算法进行匹配；
48、该套纪念钞发行量只有10万套，设计精美，体现了我国印钞技术的成熟。该套纪念钞的市场价格在3000元左右。
49、上面的叙述太过理论化，那么hash算法具体怎么应用到图搜技术中呢？参照nash_同学我们列举了三种不同的hash算法：
50、 基于神经网络的方法：如支撑向量机、卷积网络等；
51、标配就是眼线、美瞳外加嘟嘴斜看镜头，虽然呱呱现在看着这些照片都想给他一个大嘴巴子，但是当年流行非主流的时候这种装扮老火了，谁的空间里没有一两张都是会被嫌弃的.......
52、这些日子，雷锋同样思念易秀珍，甚至由思念产生了一点小小的怨恨。他怨易秀珍没有报名跟他来。他没有给易秀珍写信，其中就有一点赌气的味道。
53、https://zhuanlan.zhihu.com/p/28942127
54、论文标题：GatedContextAggregationNetworkforImageDehazingandDeraining这篇论文用GAN网络，实现可端到端的图像去雾，本文的重点在于解决了网格伪影(gridartifacts)的问题，该文章的方法在PSNR和SSIM的指标上，有了极大的提升，非常值得借鉴。