How Will You Measure Your Life

显着性评估 使用 precision、recall 和 F-measure 来评估您的显着性检测方法 #Notation ：A 是地面实况图，B 是结果图。 #Equation : 1.Precision = (A∩B/B) * 100% 2.Recall = (A∩B/A) * 100% 3.F-measure = ((1+beta^2) * Precision + Recall) /(beta^2 * 精度 + 召回)

概率与测度，patrick billingsely

基于角点检测的图像相似度计算方法，李德华，朱景超，本文提出一种计算图像相似度的方法。传统的方法中或者采用了耗时的图像特征，或者需要准备一组训练样本，而本文的方法简单快捷，

随着计算机视觉的发展，机器人需要从图像序列中检测目标物体以进行自主导航。 为了识别目标，自主机器人的感知系统首先需要将图像分割为不重叠但有意义的区域，这些区域基于低级特征，例如颜色，纹理度量和形状等。作为重要组成部分，Gabor小波通常用作纹理由于它是人脑V1区域中单个细胞的空间感受野的数学近似值，因此具有一些特征。 这些Gabor纹理测度的问题是特征提取过程中卷积涉及的高计算成本。 为了部分解决该问题，在本文中，我们仔细研究了用于形成纹理特征的Gabor小波的行为，发现只有一小部分滤波器对识别过程有重要贡献。 实验结果表明，通过删除冗余滤波器，可以在更短的时间内获得更好的性能。

本文建立了Atanassov直觉模糊（简称A-IF）集之间的包含度量的公理定义。 不同的A-IF算子，尤其是A-IF蕴涵器，构造了几种A-IF包含度量，并提出了一些新的方法来度量A-IF集之间的相似度。 此外，从A-IF包含量度获得的相似度量度满足正常相似度量度的性质。 然后，我们通过谓词逻辑概念定义兼容性度量，并构造几个函数来度量直觉t范数的兼容性。

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Sivak-Max30102-SPO2-OLED-测量 二手的ESP32，MAX30102传感器和OLED。 库：U8g2lib.h MAX30102.h algorithm_by_RF.h BLE2902.h BLEDevice.h BLEServer.h BLEUUID.h BLEUtils.h 参见 带有原始资源的GITHUB： : 廉价的中国模块需要对示例进行一些更改  for(i=0;i<BUFFER_SIZE;i++)  {    while(digitalRead(oxiInt)==1);  //wait until the interrupt pin asserts    maxim_max30102_read_fifo( (aun_ir_buffer+i),(aun_red_buffer+i));  //read from MAX30102 FIFO

相似度 量化两条任意曲线之间的差异 在这种情况下的曲线是： 由独立数据点离散化 从头到尾有序 考虑以下两条曲线。 我们要量化数值曲线与实验曲线的差异。 请注意，两条曲线中同时没有应力或应变值。 另外，一条曲线比其他曲线具有更多的数据点。 在理想情况下，数值曲线将与实验曲线完全匹配。 这意味着两条曲线将直接出现在彼此的顶部。 我们的相似性度量将返回彼此重叠的两条曲线之间的零距离。 方法涵盖 该库包括以下方法来量化两条曲线之间的差异（或相似性）： 部分曲线映射x （PCM）方法：匹配两条曲线之间的子集区域[1] 面积法x ：一种用于计算2D空间中两条曲线之间的面积的算法[2] 离散Frechet距离y ：两条曲线之间的最短距离，在该距离上，您可以非常快地独立沿着每条曲线行驶（（狗问题）[3、4、5、6、7、8] 曲线长度x方法：假定曲线的唯一真实自变量是曲线从原点开始的弧长距离[9

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