Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变 换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算 法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说，Sift算子具有以下特性：&
如果把矩阵看作是运动，对于运动而言，最重要的当然就是运动的速度和方向，特征值就是运动的速度，特征向量就是运动的方向 参考链接：https://www.zhihu.com/question/21874816/answer/181864044因为特征向量决定了方向，所以特征方程的意义如下图所示：在求特征值中的齐次线性方程中的0是0矩阵而不是标量0，这个可通过矩阵乘法的shape变换来证明。然后因为是方
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2024-01-16 21:50:25
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1.算法描述SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构
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2023-10-07 15:06:10
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一、概述谷歌人脸识别算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 数据集上准确度达到 99.63%。通过 CNN 将人脸映射到欧式空间的特征向量上，实质上：不同图片人脸特征的距离较大；通过相同个体的人脸的距离，总是小于不同个体的人脸这一先验知识训练网络。三、FaceNet
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2024-07-04 18:59:28
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在做图像检索时，需要提取图像的特征向量。传统的局部特征描述子如SIFT、SURF等，如果不做别的处理，往往会得到大量的特征向量，虽然特征向量的数目越多，对图像的描述越精确，检索的准确率较高，但是这也会增加硬件成本同时也会耗费大量的计算时间。从博主的试验结果来看，单张图384×256大小，提取出的SIFT平均有200个，如果直接和库中的数据进行相似度计算，大概要1分钟的时间。对于时间要求很高的产业...
原创
2021-06-17 15:13:58
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在做图像检索时，需要提取图像的特征向量。传统的局部特征描述子如SIFT、SURF等，如果不做别的处理，往往会得到大量的特征向量，虽然特征向量的数目越多，对图像的描述越精确，检索的准确率较高，但是这也会增加硬件成本同时也会耗费大量的计算时间。从博主的试验结果来看，单张图384×256大小，提取出的SIFT平均有200个，如果直接和库中的数据进行相似度计算，大概要1分钟的时间。对于时间要求很高的产业...
原创
2022-03-01 17:33:15
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在下面的程序中：类SurfFeatureDetector中，利用类内的detect函数可以检测出SURF特征的关键点，保存在vector容器中。使用 DescriptorExtractor 接口来寻找关键点对应的特征向量. 特别地:使用 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.将之前的vector变量变成向
原创
2022-12-19 17:35:44
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为了创建一个机器学习算法，我列出了一个字典列表，并使用scikit的DictVectorizer为每个条目生成一个特征向量。然后，我从一个数据集中创建了一个支持向量机模型，使用部分数据进行训练，然后在测试集上测试该模型(你知道，典型的方法)。一切都很好，现在我想把这个模型部署到野外，看看它如何处理新的、未标记的、看不见的数据。如何保存特征向量，使新数据具有相同的大小/特征并与支持向量机模型一起工作
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2024-06-04 14:29:31
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一、SIFT算法算法介绍SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 算法，即尺度不变特征算法。特点：该算法对图像存在的旋转、仿射变换，光照变化等能够保持不变性，对噪声的敏感度低，具有很强的鲁棒性。缺点： ① 由于该算法主要是利用了所提取的特征点的局部邻域梯度信息，当待匹配图像中出现相似的部分时，此时会出现一 对多的现象。 （注：即A中一个特征点与B中多个相似的
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2024-03-03 08:01:55
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opencv下SIFT特征点的提取与匹配SIFT：尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部特征。SIFT是基于图像外观的兴趣点而与图像的大小旋转无关，对于噪声、光线、微观的视角容忍度也极高。SIFT介绍Lowe将SIFT算法分解为四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数识别潜在的对于尺度旋转不变的兴趣点。关键点定位：每个候选位置上，通过一个拟合精细
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2024-07-10 19:27:01
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关于 SIFT特征匹配算法简介1、SIFT算法基本概念 Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，它主要包括两个阶段，一个是Si
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2024-03-05 21:34:17
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## Python中的特征向量与虚数
在机器学习和数据分析领域，特征向量（eigenvector）是一种非常重要的概念。它们通常用于描述矩阵的特性和变换，可以帮助我们理解数据的结构和模式。而虚数（complex number）则是数学中非常特殊的一种数，它可以表示为实数与虚数单位i的线性组合。
在Python中，我们可以用NumPy库来处理特征向量和虚数。下面我们将介绍如何使用NumPy来计算
原创
2024-05-18 04:54:42
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其中Pkk=Pll=cosθ, Plk=Pkl=sinθ,形式上就是这样，A*PT Aik = Aik×Pkk+Ail×Pkl Ail = Aik×Plk+Ail×PllP*A Aki = Pkk×Aki+ Pkl×Ali Ali = Plk×Aki+ Pll×Ali实际计算时，只计算那些必
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2024-01-03 20:27:00
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最近在学习算法常常遇到特征值和特征向量的问题，一直都一知半解没有领悟到本质。因此特意查阅了相关资料，自己的理解写一篇小结。1. 矩阵乘法的本质首先，我们来看一个线性方程式。为了更简洁的表示，我们常常使用矩阵乘法。线性方程式将x,y变化到m,n经过一个线性变换。同理，向量[x,y]与一个矩阵的乘积,得到向量[m,n]，其实就相当于将这个向量[x,y]进行了线性变换。变换矩阵为：因此，一个矩阵其实就是
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2024-01-05 12:57:52
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一、特征值和特征向量的几何意义 特征值和特征向量确实有很明确的几何意义，矩阵（既然讨论特征向量的问题，当然是方阵，这里不讨论广义特征向量的概念，就是一般的特征向量）乘以一个向量的结果仍是同维数的一个向量。因此，矩阵乘法对应了一个变换，把一个向量变成同维数的另一个向量。 那么变换的效果是什么呢？这当然与方阵的构造有密切的关系，比如可以取适当的二维方阵，使得这个变换的效果就是将平面上的二维变量逆时针旋
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2024-07-31 18:38:08
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特征值特征向量在机器视觉中很重要，很基础，学了这么多年数学一直不理解特征值特征向量到底表达的物理意义是什么，在人工智能领域到底怎么用他们处理数据，当然笔者并不打算把文章写成纯数学文章，而是希望用直观和易懂的方式进行解释。 在数学上，特别是线性代数中，对于一个给定的线性变换，它的特征向量（eigenvector，也译固有向量或本征向量） 经过这个线性变换之后，得到的新向量仍然与原
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2023-10-12 11:29:50
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特征值和特征向量一直是我最疑惑的一个地方，虽然知道如何计算，但是一直不懂他所代表的意义，今天就来揭开他神秘的面纱！特征值和特征向量我们先来看一个线性变换的矩阵，并且考虑他所张成的空间，也就是过原点和向量尖端的直线：在这个变换中，绝大部分的向量都已经离开了它们张成的空间，但是某些特殊向量的确留在它们张成的空间里，意味着矩阵对他的作用只是拉伸或者压缩而已，如同一个标量。如果一个向量留在它们张成的空间里
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2024-01-30 06:38:02
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特征向量确实有很明确的几何意义，矩阵(既然讨论特征向量的问题，当然是方阵，这里不讨论广义特征向量的概念，就是一般的特征向量)乘以一个向量的结果仍 是同维数的一个向量，因此，矩阵乘法对应了一个变换，把一个向量变成同维数的另一个向量，那么变换的效果是什么呢？这当然与方阵的构造有密切关系，比如可 以取适当的二维方
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2024-07-30 15:48:43
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文本特征抽取与向量化假设我们刚看完沈腾主演的《夏洛特烦恼》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英
特征值、特征向量、左特征向量Ap=λpAp=λpAp=，它们可能是不同的。若向量空间是无穷维的，特征值的概念可以推广到
原创
2022-04-18 17:38:15
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