一、 基本介绍MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）包含两步：第一将频率转化为梅尔频率；第二进行倒谱分析。它是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系，充分考虑了人耳对声音的听觉感知特性，目前主流的声事件分类方法之一，论文中常用其做对比算法。二、 主
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2024-09-24 23:32:40
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一 概念概述： 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频
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2018-10-15 14:05:00
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本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。实现步骤如下所示：1）将训练集的每一个人脸图像都拉长一列，将他们组合在一起形成一个大矩阵A。假设每
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2023-08-10 13:55:47
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一、特征提取：几何特征图像几何特征提取有两种提取方法，一种是基于边缘的提取，另一种是基于特征点的特征描述算子。 基于边缘的提取像素值函数快速变化的区域，一阶导数的极值区域 特点像素明显变化，语义丰富； 提取：先高斯去噪，再使用一阶导数获取极值(梯度下降)，原因在于导数对噪声敏感 不同标准差的波(x方向)能捕捉到不同尺度的边缘 用途：物体识別，几何、视角变换基于特征点的特征描述算子： 特点：图像不管
雷达通常有两种基本类型：连续波（CW）雷达和脉冲雷达。连续波雷达发射连续波，并且发射的同时可以接收反射回来的的回波信号，即收发可以同时进行。脉冲雷达间歇式发射脉冲周期信号，并且在发射的间隔接收发射的回波信号，即收发间隔进行。常见描述雷达特征参数有:时域参数。信号的时域参数一般包括脉冲宽度(PW)、脉冲到达时间(TOA)、脉冲重复间隔(PRI)及脉冲重复间隔的调制类型以及变化范围。频域参数。信号的频
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2024-06-03 15:23:30
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# 交通流特征参数与Python分析
交通流特征参数是描述交通流动状态的重要指标，能够反映出不同道路和时段上交通的拥堵程度、流量及车辆行驶速度等信息。借助Python这一强大的编程语言，我们能够有效地分析和可视化交通流数据，为交通管理和规划提供支持。本文将介绍几种基本的交通流特征参数，配合相应的Python代码示例。
## 1. 交通流特征参数
交通流特征参数主要包括以下几个方面：
- *
第四章 低级特征提取（4）定位特征提取：角点提取4.4 定位特征提取4.4.1 检测图像曲率（即角点提取）a. 在边缘对图像进行特征化的基础上，曲率进一对边缘进行特征化，通过角点对边缘曲线进行表征； b. 曲率通常利用平面曲线的参数形式定义，参数化的轮廓表示为， 其中Ux=[1, 0]，Uy=[0, 1]，即将连续曲线描述为位置矢量组，t表示任意参数如时间； 位置矢量的变化采用v(t)的正切矢量函
CMUSphinx 将特征参数保存在后缀为.mfc的文件中，进行声学模型训练
原创
2021-12-10 15:58:59
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matlab 函数名称： graycoprops()功 能： 计算灰度共生矩阵(GLCM)的各个特征值+句法： stats = graycoprop
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2024-07-19 10:46:21
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文章目录一、什么是纹理特征二、灰度共生矩阵1.空间灰度共生矩阵2.代码实现3.利用纹理特征实现图片分类熵（上述代码已经实现）能量对比度均匀度 一、什么是纹理特征纹理特征是从图像中计算出来的一个值，对区域内部灰度级变化的特征进行量化。不是基于像素点的特征，需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。具有旋转不变性，且对噪声有较强的抵抗能力。当图像分辨率变化的时候，计算出来的纹理可能会有较大偏差。适用
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2023-10-24 22:44:45
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1. 第一个程序1.1 Hello Python书写步骤步骤一：新建文本文档文件,修改名称为hello.py步骤二：使用记事本打开文件，书写程序内容如下： 步骤三：打开命令行，输入执行指令：python hello.py 运行结果：屏幕显示hello python1.2 Bug
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2024-08-01 16:47:19
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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基于空间域纹理描述1. 统计法纹理描述灰度值和灰度相关性分别属于一阶统计特征和高阶统计特征。 1） 一阶统计特征 一阶统计特征包括均值、方差等，这些特征可以大致的描述图像的灰度值分布，而不考虑像素之间的邻域关系2）高阶统计特征 Laws 纹理能量法、灰度共生矩阵等，相比较一阶统计特征，高阶统计特征在描述空间灰度信息时，效果更加明显
。2. 结构法纹理特征1）图像的纹理特征可由纹理基元的数目、类
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2024-03-01 13:36:29
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目录文章目录前言一、输入矩阵的信息 二、矩阵的初始处理 三．矩阵的进一步处理四．显示最终结果五.代码使用过程六.整体代码总结 文章目录文章目录前言一、输入矩阵的信息二、矩阵的初始处理三．矩阵的进一步处理四．显示最终结果五.代码使用过程六.整体代码总结 前言 线性代数在大学中的许多专业都是一门非常重要的课程，
前言：一直以来接触比较多的是雷达算法仿真，对于实测数据如何处理还是一脸懵的状态。这篇笔记将从最基本的波形参数含义讲起，到实测数据预处理，再到将算法应用在实测数据中。预计会分成3篇笔记。因为所学知识有限，笔记中有错误的地方望路过的大佬指点，万分感谢！一、波形参数本篇笔记中的波形参数按照TI公司的mmwavestudio软件中SensorConfig参数设置顺序（如下图所示）讲解每个参数的含义。1、P
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2024-05-16 03:33:30
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我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
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2024-08-23 17:22:10
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矩阵已经填满，然后，我们就可以进入协同过滤算法核心部分，计算商品相似性并搜寻目标商品的最近邻居商品集合。（*注）这里是用的sql实现的，C语言方法以后再加。输入：用户－商品评分矩阵R(m,n) 最近邻用户数k, top-N 推荐集项的项目数N.输出： 目标用户u的top-N推荐项集I第一步：建立用户－商品评分矩阵R(m,n).表tmp_yofee_
案例实现读取图片，并转换成灰度图实例化人脸和眼睛检测的分类器对象进行人脸和眼睛的检测代码 我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。 Haar特征值反映了图像的灰度
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2024-05-29 00:01:37
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opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml 特征点： 又称兴趣点、关键点，它是图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来表征、识别图像、进行图像配准、进行3D重建等 旋转不变性和尺度不变性 角点： 最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的
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2024-01-21 01:31:25
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