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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✅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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1 简介语音识别是处理语音信号的重要问题,当今社会,人工智能技术发展迅速,语音识别技术已经发展成为行业领域前列的先进技术.在以后的发展过程语音识别技术仍将发挥重大作用.语音信号是一种冗余度较高的非平稳随机信号,只有在短时间内才认为变化时缓慢的,在这个短的时间区间内语音信号特征保持稳定.因此,本课题提取小波变换、EMD分解、MEL倒谱特征、傅里叶变换信号。2 部分代码function varargo
原创
2022-03-15 10:27:56
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文章目录前言一、为什么要进行批处理二、具体步骤1.选择输入图像所在路径2.选择输出图像保存路径3.批量读取图像、处理，输出（以提取边缘特征为例）4.完整代码三、实验演示总结参考博客 前言最近在复现论文，其中有一个环节是对图像进行特征提取，因为图像太多所以需要进行批处理。一、为什么要进行批处理在大部分图像处理任务中，第一步是对所需算法进行研究，在这一过程往往只针对一张或者少量图像进行处理，研究算法
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
1.软件版本MATLAB2013b2.本算法理论知识人脸识别是人脸识别与匹配领域的一项重要技
原创
2022-10-10 15:20:19
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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机
一、课程任务设计要求（1）在编写摄像头采集图像程序，能够对图像进行采集、保存处理； （2）对采集图像进行预处理，RGB 到 YCBCR 的色彩空间转换，用各个通道的阈值对图像进行二值化；形态学处理：腐蚀、膨胀、孔洞填充，连通区域提取，识别出指定的颜色区域； （3）能够识别到多个颜色并进行分割； （4）设计 GUI 界面，能够通过界面进行图像采集、识别、输出信息。二、实现1.对图像的采集与保存处理o
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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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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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
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[
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
1.人脸检测原理框图整体思路是寻找图片中最大的连通域，将其认定为人脸。第一个环节均值滤波，是为了减弱图像的相关细节部分，以免毛刺影响后期连通域的形成，二值化方便形态学处理，减少运算量。考虑到人脸有黑人和白人黄种人，黑人肤色较深，在二值化之后面部区域不容易形成较大的连通域，如果采取形态学边界提取的办法，就可以避免这个问题，形态学边界提取，只要结构元素够大，也可以形成较大的封闭连通域。然后就是纵向闭合
http://blog.csdn.net/xgz0124/article/details/50261403Caffe 作为一款比较流行的DCNN特征提取框架已获得广泛应用。在CVPR/ICCV/ECCV关于DCNN的文章中屡屡出镜。Caffe的安装步骤比较繁琐，但是网上相关的配置文章也有很多，本文就不再啰嗦。其中基于Python的Caffe特征抽取可参考http://nbviewe
原创
2021-07-09 18:13:57
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