學習堅持，堅持學習

特徵點
如何「描述」特徵
如何「比對」描述符
「點對」如何產生
程流
BRIEF的問題
實際應用

始於「Monte Carlo 蒙地卡羅法」
基於「Bayesian recursion」
「Particle Filter」的主要思想
「SIS Particle Filter 」
「SIS Particle Filter」的流程
實際的應用-視覺追蹤
「Particle Filter」的問題及其它

什麼是「Harr-like feature」?
「Harr-like」是拿來做什麼?
「Harr-like」的好處?
「Harr classifier」?
實作小技巧

「K means」的用處
「K means」流程
初始值設定
延伸

About「倒傳遞類神經網路」
「倒傳遞類神經網路」的架構
「倒傳遞類神經網路」神經元、連接權重、活化函數代表、用處?
「神經元」和實際問題的對應
「倒傳遞類神經網路」的兩個階段
如何訓練「倒傳遞類神經網路」
實作後發現的小發現
結論

「積分影像」is ?
「積分影像」的好處
如何計算「積分影像」
「積分影像」的延伸
「積分直方圖」
「旋轉45度」的積分影像
使用積分影像求「區域變異量」

何謂「粒子群演算法」
「粒子群演算法」能做什麼
「粒子群演算法」採用哪些鳥類覓食的觀念?
「粒子」的移動方式?
「粒子群演算法」的流程
覓食行為和適應函數的關係?
「粒子最佳位置」代表?與解的關係?
「基因演算法」和「粒子群演算法」?

何謂「基因演算法」
「基因演算法」能做什麼
簡述「基因演算法」
染色體、適應函數代表的是? 步驟的意義?
「基因演算法」的流程
「基因演算法」的小細節
實際應用 - Otsu

何謂「Otsu」?
如何使用「Otsu」?
如何計算「Otsu」?
多值化使用「Otsu」

何謂「直方圖」?
「直方圖」能做什麼?
如何匹配「直方圖」?

SACON(SAmple CONsensus)

在一個連續影像中要偵測一個移動的物體
其中一種簡單的方式就是建立一個背景模型
接下來介紹個人覺得簡單又好用的背景模型 - MoG背景模型(混合高斯背景模型)

低通濾波器
可以拿來消除影像上的雜訊

影像相減是一個非常實用也非常簡單的基本影像運算，
舉凡動態物體偵測、模版比對，
都可以例用簡單的影像相減來達成，