小波特征1：多分辨分析可以对信号进行有效的时频分分解，但是由于其尺度函数是按二进制变化的，因此在高频段器频率分辨率较差，对信号的频段进行指数等间隔划分。小波包能够为信号提供一种更加精细的分析方法，它将频带进行多层划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能更具被分析信号的特征，自适应的选择相应的频段，使之与信号频谱相匹配，从而提高食品分辨率 。2，目前针对ECG的信号特征：选取了db4,s
2.2 特征工程介绍2.2.1 为什么需要特征工程（Feature Engineering）2.2.2 什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 意义：会直接影响机器学习的效果。sklearn ：特征工程 pandas：数据清洗、数据处理特征工程包含的内容：特征抽取/提取、特征预处理、特征降维2.3.1 特征抽取/提取：机器学习算法
目录前言一、本文采用的数据库二、数据读取部分1.训练部分 2.预测部分3.训练部分数据读取三、hog特征提取部分1.训练部分的hog特征提取2.预测部分单张图像的hog特征提取四、各类算法（SVM,KNN,随机森林等）1.训练部分（训练集和测试集的划分）2.各类算法：（1）SVM支持向量机(2) KNN（3）随机森林（4）朴素贝叶斯
当我们进行目标追踪目标分割的时候一个基础的问题是：我们要找到吐下那个的特征，这些特征要易于被追踪比较。通俗的来说就是找到图象中的一些区域，无论你想向那个方向移动这些区域变化都很大，这个找到图象特征的技术被称为特征检测。harris角点检测原理。此外简单说一句这个算法的主要思想是计算像素的某个值，当其大于某个阈值时就认为该像素是角点（特征点）。cv2.cornerHarris(src, blockS
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2023-08-10 22:12:41
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# Python实现Gabor纹理特征提取
## 1. 什么是纹理特征？
纹理特征指的是在图像中存在的、重复出现的、具有一定规律的、描述图像局部结构的视觉模式。
在计算机视觉领域中，纹理特征在图像分类、目标检测、图像分割等任务中起着重要的作用。因为纹理特征可以提供有关图像的局部结构和纹理信息，有助于增强图像的鲁棒性和可区分性。
## 2. Gabor滤波器
Gabor滤波器是一种用于纹理
原创
2023-09-03 14:08:44
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目录HOG步骤详解HOG用Numpy代码实现的下载地址HOG特征实现的主要步骤（代码实现部分，缺少处理block）：代码功能：代码详解（代码根据我自己的理解修改一部分，主体一样）：1.导入必要库，注意在jupter画图要加%matplotlib inline 2.显示图片->图片灰度化 3.调整图片大小，调整为cell尺寸大小的整数倍，避免后面cell分割的时候剩余&nb
Gabor小波变换的核函数，其最大的特点是其与人脑的皮层神经细胞的二维反射区具有相
原创
2022-10-10 15:40:17
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍【图像特征提取】基
原创
2022-10-17 22:59:05
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朱金华 jinhua1982@gmail.com 2014.08.09本文參考http://blog.csdn.net/njzhujinhua/article/details/38460861的描写叙述基于opencv实现Gabor核.本文是Gabor特征提取三部分之二:[1]CVPR读书笔...
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2014-10-02 10:05:00
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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[
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
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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
前言 deepsort之所以可以大量避免IDSwitch，是因为deepsort算法中特征提取网络可以将目标检测框中的特征提取出来并保存，在目标被遮挡后又从新出现后，利用前后的特征对比可以将遮挡的后又出现的目标和遮挡之前的追踪的目标从新找到，大大减少了目标在遮挡后，追踪失败的可能。一、特征提取网络 首先上特征提取模型的代码
首先必须知道什么是特征工程什么是特征工程特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础那么如何提取好的特征将是本文主要内容我们将简要介绍一
原创
2021-03-04 15:09:53
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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
RandLA-Net实现了两个核心指标：一个是利用Random_sampling进行提速，二是设计特征提取模块解决Random_sampling带来的信息丢失问题。下图为特征提取模块示意图：由三个模块组成，分别为LocSE，Attentive Pooling，Dilated Residual BlockLocal Spatial Encoding（局部空间编码）给定点云P以及每个点的特征（例如原始
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
在上一篇博文《OpenCV4学习笔记（38）》中记录的SIFT算法是一种包含了特征提取和描述的算法，而今天要整理记录的是分别对应于图像特征的提取和描述两个方面的FAST特征提取算法和BRIEF特征描述算法。FAST特征提取算法 FAST（Features from Accelerated Segment Test-加速段测试特征）特征点提取算法，是一种简单快速的特征提取算法，因为其具有比较快的运算
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
（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
