Jooo's life story

Cut and divide boosting을 생각하다가 좀 더 좋은 방법이 떠올랐다. 특징들의 combination 으로 새로운 특징을 생성하는 것이다. 1. 샘플 데이터를 특징 공간으로 이동시키고(특징 벡터로 변환) 2. 고려할 특징들 간의 combination 룰을 정의한다. 3. combination 룰에 의해 가장 좋은 특징을 찾는다. combination은 2~n 까지 사용자가 정의할 수 있도록 한다. 4. 연산 시간이 엄청 날듯하다. 5. svm을 combination 특징을 이용해서 초평면을 구하는 방법도 좋을 듯 하다. 출력값이 margin과 에러율이 나와야겟지. 6. 여러개의 combination 중에 margin과 에러율이 가장 작은 것 선택하기. 7. 가장 좋은 것은 positive ..

OpenGL Vertex Buffer Object (VBO) : http://www.songho.ca/opengl/gl_vbo.html OpenGL Frame Buffer Object (FBO) : http://www.songho.ca/opengl/gl_fbo.html OpenGL Pixel Buffer Object (PBO) : http://www.songho.ca/opengl/gl_pbo.html 관련 소스 : http://code.google.com/p/openni-hand-tracker/source/clones (컴파일 하려면, Bullet 라이브러리, Opencv, OpenNI가 필요합니다. 헌데, 컴파일해도 실행하면서 에러가 나네요. 소스분석용으로 사용하면 좋을듯 합니다. bullet 라이브러..

문서 작업을 하다보면 데스크탑 화면을 캡쳐할 경우가 생긴다. 윈도우 단위로 캡쳐는 alt+print screen 하면 되지만, 윈도우 내부의 서브 윈도우 단위로 캡쳐해야할 경우도 있다. 그래서 찾던중 대박 프로그램을 찾았다. 기능은 전체 화면, 영역 캡쳐, 윈도우 단위로 캡쳐, 익스플로러나 크롬 등의 웹 브라우저의 경우 한 화면에 다 보이지 않는 경우 자동으로 스크롤되면서 전체 페이지를 캡쳐한다. 논문이나, 기타 문서 작업이 필수 유틸~~~~ 대박 프로그램~~ 유용한 정보이면 꾸욱~~~~ 다운로드 : http://www.ducklink.com/p/download/