gradient descent method 1. f(x)가 다음과 같이 주어졌을 때 function [cost] = func_PotentialFunction( x0, param ) cost = norm[ x0(1)-param.x1center , x0(2)-param.x2center ]; 2. f(x)의 Jacobian Matrix는 다음과 같이 구할 수 있다. param.x1center = 10;param.x2center = 20; f = @(x) func_PotentialFunction ( x, param ); x0 = [5, 5];[jac, err] = jacobianest(f, x0); 3. Jacobian estimation 함수 function [jac,err] = jacobianest(fun, x0)% gradest: estimate .. 더보기 2012-2 시간표 정정된 시간표 정보이론은 청강만 해야겠다. 더보기 opencv를 매트랩에서 사용해보자 Image processing 관련된 일을 하다보면 opencv를 사용할 경우가 많다. 기본적으로 제공하는 library가 매우 빵빵하기 때문이다. 하지만 사용이 약간 불편할 때가 있는데 이는 내가 Matlab에 너무 길들여진 탓일 것이다. 사실 Matlab만으로 개발하는 것이 가장 편리하겠지만 (대부분의 경우) 카메라를 사용하거나, 빠른 연산을 필요로 하는 경우에는 Matlab을 좋은 tool이 아니다. 내가 속한 랩실의 박사과정인 히스레정(http://cpslab.snu.ac.kr/people)께서 좋은 development kit를 구하셨기에 이를 설치하고, 이용하는 포스팅을 하겠다. 개발 환경은 Window7-Ultimate K 64 bit 이고 프로그램은 Matlab 2011a와 Visual S.. 더보기 papers - for seminar 더보기 이전 1 ··· 84 85 86 87 88 89 90 ··· 161 다음
