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[
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2024-01-13 22:43:19
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准备工作首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda，然后在anaconda中创建一个虚拟环境，用于安装Pycharm的所有需要的包，然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。（同时使用conda命令安装pycharm包比使用pip命令安装成功率更高）。这样可以在任意一台电脑上在pychar
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2023-06-27 17:25:46
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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
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2024-02-28 20:50:12
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最近在做有关视频异常检测方面的实验，需要用到UCSD数据集，pytorch自定义加载自己的数据集时需要将自己的数据的路径以及标签存放到txt文档中，方便后续的数据加载。最后我会给出生成好的UCSD数据集txt文档下载链接，有需要的可以自行下载。1、UCSD异常检测数据集UCSD数据集是通过固定摄像头俯瞰人行道拍摄的，它有两个子文件夹，分别是UCSDped1和UCSDped2，每个文件夹下都有剪辑好
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2024-06-19 07:04:37
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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
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2024-07-19 14:33:46
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（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
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2024-01-15 02:07:13
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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
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2024-04-01 20:14:20
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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
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2024-03-04 09:48:21
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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
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2023-10-05 21:29:01
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目录 Setup预加重（Pre-Emphasis）分帧（Framing）加窗（Window）傅里叶变换和功率谱（Fourier-Transform and Power Spectrum）Filter Banks梅尔倒谱系数 Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)均值归一化 Mean NormalizationFilter Ban
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2024-04-26 08:29:51
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首先介绍指纹的特征提取，这里采用纹理特征，计算图像的灰度共生矩阵，然后利用矩阵的一些性质进行简单的计算。灰度共生矩阵：1概念
由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的
空间相关特性来描述纹理的常用方法。
2灰度共生矩
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2024-04-02 21:32:16
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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
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2012-03-11 22:30:00
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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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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
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2023-10-16 18:29:00
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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
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2024-06-07 09:12:27
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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
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2024-01-05 16:10:58
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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
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2024-01-18 21:50:42
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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
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2023-10-11 10:03:00
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文章目录一、简述SIFT特征提取与检索二、SIFT特征提取与检索原理三、实验要求四、实验代码1.特征点展示 sift1.py2.描述子算法 sift2.py3.检索匹配算法 sift3.py4.局部描述子进行匹配 sift4.py5.可视化连接图像 sift5.py五、实验结果及分析六、总结 一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在
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2023-12-07 07:23:16
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