目录一.SVM深入理解1.支持向量机(SVM)2.惩罚参数C3.核函数4.多分类支持向量机.5.鸢尾花数据集5.1线性处理5.2 多项式分类5.3高斯核6.月亮数据集6.1线性SVM6.2多项式核6.3高斯核二.人脸特征提取1.用python3+opencv3.4+dlib库编程，打开摄像头，实时采集人脸并保存、绘制68个特征点2.给人脸虚拟P上一付墨镜总结 一.SVM深入理解1.支持向量机(S
转载
2024-07-27 13:54:11
101阅读
特征工程：特征提取前言1. 特征提取1.1 定义1.2 特征提取API2. 字典特征提取2.1 应用2.2 流程分析2.3 总结3. 文本特征提取3.1 应用3.2 流程分析3.3 jieba分词处理3.4 案例分析3.5 Tf-idf文本特征提取3.5.1 公式3.5.2 案例3.6 Tf-idf的重要性4. 小结 前言学习目标了解什么是特征提取知道字典特征提取操作流程知道文本特征提取操作流程
转载
2023-11-20 10:02:31
105阅读
自动提取人脸关键特征点 &n
转载
2024-08-23 17:38:01
106阅读
# Android 特征提取的科普文章
在机器学习和深度学习领域，特征提取是处理数据的一个重要步骤。在 Android 应用开发中，对特征的提取可以帮助我们更好地理解用户行为、优化应用性能以及增强用户体验。本文将通过一个简单的示例，帮助你更好地理解Android特征提取的概念及实现。
## 1. 什么是特征提取？
特征提取是从原始数据中提取出能够表征数据的一部分特征。在 Android 应用
原创
2024-08-06 06:50:04
91阅读
特征工程一.为什么需要特征工程？ 因为“数据和特征决定机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，使用专业背景知识和技巧处理数据，使算法变得更好。二.什么是特征工程 sklearn库用于做特征工程 &
转载
2024-07-31 17:11:55
36阅读
本节将用一种表示方法来建立人脸特征检测器，该方法也许是人们认为最简单的模型，即：线性图像模型。由于该算法需表示一个图象块，因此这种面部特征检测器称为块模型( patch model )。该模型在 patch_model 类中被实现，该类的定义和实现可分别在 patch_model.hpp 和 patch_model.cpp 文件中找到
转载
2024-06-15 07:37:05
52阅读
opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2. Harris和Shi-Tomas算法2.1 Harris角点检测2.1.1 原理2.1.2 实现2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2 实现3.SIFT/SURF算算法3.1SIFT算法3.1.1 SIFT原理3.1.2 SIFT算法基本流程3.1.3 尺度空间极值检测3.1.4 关键点定位3.1.5 关键点方向确定3.
转载
2023-07-11 23:41:04
537阅读
特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA)，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[
转载
2024-01-13 22:43:19
363阅读
文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
433阅读
概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
转载
2024-02-28 20:50:12
284阅读
类别可分离性判据特征提取与选择的共同任务是找到一组对分类最有效的特征，有时需要一定的定量准则（或称判据）来衡量特征对分类系统（分类器）分类的有效性。换言之，在从高维的测量空间到低维的特征空间的映射变换中，存在多种可能性，到底哪一种映射变换对分类最有效，需要一个比较标准。此外，选出低维特征后，其组合的可能性也不是唯一的，故还需要一个比较准则来评定哪一种组合最有利于分类。 1．可分离性判据满足的条件 从理论上讲，可以用分类系统的错误概率作为判据，选取分类系统错误（概）率最小的一组特征作为最佳特征。但在实践中；由于类条件分布密度经常是未知的，且即使已知其分布但难于用计算机实现。因此，要研究实用的判据
转载
2012-03-11 22:30:00
705阅读
2评论
HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
转载
2023-10-16 18:29:00
227阅读
titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
转载
2024-06-07 09:12:27
143阅读
目 录前 言基于颜色的特征提取（1）颜色空间（2）直方图以及特征提取基于纹理的特征提取（1）灰度共生矩阵（2）tamura纹理基于深度神经网络的图像处理 前 言 图像特征提取属于图像分析的范畴， 是数字图像处理的高级阶段。本文将从理论上介绍对图片进行特征提取的几大角度，这将为后续对图片的向量化表示提供理论支撑~ 特征是某一类对象区别于其他类对象的相应
转载
2024-01-18 21:50:42
101阅读
4.1 Feature Extractorclass radiomics.featureextractor.RadiomicsFeaturesExtractor(*args, **kwargs)特征抽取器是一个封装的类，用于计算影像组学特征。大量设置可用于个性化特征抽取，包括：需要抽取的特征类别及其对应特征；需要使用的图像类别（原始图像/或衍生图像）；需要进行什么样的预处理
转载
2023-10-11 10:03:00
882阅读
什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
转载
2024-01-05 16:10:58
280阅读
决策树算法之特征工程-特征提取什么是特征提取呢？ 【把数据转化为机器更加容易识别的数据】1 特征提取1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction2
转载
2024-04-01 20:14:20
176阅读
MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 该论文简要分析了一下普通的mobile网络用于人脸检测的缺点。这些缺点能够很好地被他们特别设计的MobileFaceNets克服，该网络是一种为了能够在手机和嵌入式设备中实现高准确度的实时人脸检测而进行剪切
转载
2024-07-19 14:33:46
209阅读
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
转载
2023-10-05 21:29:01
52阅读
（1）词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的标记（toke
转载
2024-01-15 02:07:13
75阅读
