PHOG特征

PHOG特征 2016年7月13日 21:07:57 什么是PHOG PHOG是Pyramid HOG(pyramid histogram of oriented gradient)的简称,是在图像尺寸固定的情况下,计算不同尺度下的特征(这一点有点绕,是指要计算HOG特征的区块的划分尺度在变化),将这些特征进行拼接得到PHOG特征,在论文[1,2]中被提出和使用,用来做图像分类. PHOG原理具体来讲,HOG特征描述的是一个区域,它可以是一个cell大小,也可以是一个windows大小,any…

zz致力于变革未来的智能技术

有 R-CNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN ... 的论文翻译现在已经不能访问了... [私人整理]空间金字塔池化网络SPPNet详解 SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-<Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition>,这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题,即输入数据的维度一定要固定,SPP-Net网络架构在目标分类,目…

卷积神经网络提取特征并用于SVM

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十一:异构数据源的特征联合

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十一:异构数据源的特征联合 Datasets can often contain components of that require different feature extraction and processing pipelines. This scenario might occur when: 1.Your dataset consists of heterogeneous data types (e.g. raster image…

PRINCE2特征（三）

提到不确定性,可能很多从事项目管理相关工作的人都会感同身受,一系列临时性问题,比如:变更.延期.调整.计划赶不上变化.团队调整等的出现,都是项目中再正常不过的内容.但正常不等于合理,我们还是要去思考一个问题,怎样减少不确定性的出现,或者说怎样避免不必要的风险呢. 首先,我们要正视风险.项目有创新,肯定就有风险,肯定就有不确定的因素.前面我们也说过,项目是唯一的,那越是独特越是对公司有价值的项目,公司也越是重视的,但是同时也会出现越是这样的项目,风险就会越大.但我们也要知道,风险虽…

PRINCE2特征（二）

英国体系环境下项目有什么特征(二) 今天又要和大家分享了,这个时间也是自己很喜欢的时刻.上次给大家分享的是英国体系下项目的特征之一:临时性.不知道大家还有没有印象,英国体系下项目的特征有五个,今天来给大家说说第二个. 项目具有唯一性.在一提到这个特点的时候,只要做项目的人都会很有感触,大家也都知道就算给一家企业做一样的项目也有它不同的地方.那今天小编就从这个感触上和大家来谈谈. 项目之所以称之为项目(而不是运营),就肯定有他自己的独特之…

P2特征（一）

很多人在提到项目的特征,肯定能说出来很多的内容,但是在英国体系下,项目的特点有哪些呢?这些特点引深的内容又有什么深度的含义. 项目具有临时性:很多人都知道项目是临时的,结束了就团队成员就随之回归到原有的部门.那么临时性又代表着什么.首先我们要知道:临时性就要具有明确的开始时间和明确的结束时间.对于明确的开始时间大家有没有进行思考呢.最基本的明确的开始时间要给大家一个明确的启动会,告诉大家现在这个项目正式的开始啦,往往这个启动会不是给项目组成员看的,也不仅仅是个流程,启动会是要给大…

sift特征

已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic…

sift特征源码

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL…

kaggle入门2——改进特征

1:改进我们的特征在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:…

OpenCV特征点检测------ORB特征

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个…

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in…

特征描述算子-sift

特征描述算子-sift http://boche.github.io/download/sift/Introduction%20to%20SIFT.pdf…

使用sklearn做单机特征工程

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

SIFT特征详解

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征高速…

OpenCV2:特征匹配及其优化

在OpenCV2简单的特征匹配中对使用OpenCV2进行特征匹配的步骤做了一个简单的介绍,其匹配出的结果是非常粗糙的,在这篇文章中对使用OpenCV2进行匹配的细化做一个简单的总结.主要包括以下几个内容: DescriptorMatcher DMatcher KNN匹配计算两视图的基础矩阵F,并细化匹配结果计算两视图的单应矩阵H,并细化匹配结果 DescriptorMatcher 和 DMatcher DescriptorMatcher是匹配特征向量的抽象类,在OpenCV2中的特征匹配方法…

OpenCV2简单的特征匹配

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取计算特征向量特征匹配对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im…

scikit-learn一般实例之三:连接多个特征提取方法

在很多现实世界的例子中,有很多从数据集中提取特征的方法.很多时候我们需要结合多种方法获得好的效果.本例将展示怎样使用FeatureUnion通过主成分分析和单变量选择相进行特征结合. 结合使用转换器的好处是它允许在整个过程中进行交叉验证和网格搜索. 在本例中数据集上使用组合的方法并没有什么实际作用,仅用来展示怎么使用FeatureUnion # coding:utf-8 # 作者: Andreas Mueller <amueller@ais.uni-bonn.de> # 协议: BSD 3 f…

caffe的python接口学习（8）：caffemodel中的参数及特征的抽取

如果用公式 y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项.f是激活函数,有sigmoid.relu等.x就是输入的数据. 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值. 我们运行代码: deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.ca…

[Head First设计模式]面向对象的3特征5原则

系列文章 [Head First设计模式]山西面馆中的设计模式——装饰者模式 [Head First设计模式]山西面馆中的设计模式——观察者模式 [Head First设计模式]山西面馆中的设计模式——建造者模式 [Head First设计模式]饺子馆(冬至)中的设计模式——工厂模式 [Head First设计模式]一个人的平安夜——单例模式 [Head First设计模式]抢票中的设计模式——代理模式引言今天突然跟朋友谈起设计原则,心里想想面向对象的设计原则与要素都有哪些?掰掰指头算算能说…

特征描述之LBP

LBP 在数字图像处理和模式识别领域,LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Patterns.最初功能为辅助图像局部对比度,并不是一个完整的特征描述子. 后来提升为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性.LBP有很多变种,或说改进.单纯的LBP记录像素点与其周围像素点的对比信息,或说差异.从图1我们看到,最左边的是原图,标号为 example.我们要检测某个像素点的某些信息,在图1中,对于9个方格中中间方格(方格中的数字是像素点灰度值大小),…

awk之特征相同行的合并 ~转

awk之特征相同行的合并文本: 1001 hisk01 1001 hisk02 1001 hisk03 1002 hisk04 1002 hisk05 1002 hisk06 1003 hisk07 1003 hisk08 特征相同的合并成一行: 1001 hisk01 hisk02 hisk03 1002 hisk04 hisk05 hisk06 1003 hisk07 hisk08 awk '{if($1==x){i=i" "$2}else{if(NR&g…

OpenCV 轮廓基本特征

http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读评论(0) 收藏举报分类: OpenCV(35) 一.概述我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概…

paper 131：【图像算法】图像特征：GLCM【转载】

转载地址:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一原理 1 概念:GLCM,即灰度共生矩阵,GLCM是一个L*L方阵,L为源图像的灰度级 2 含义:描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布,可看成两个像素灰度对的联合直方图,是一种二阶统计 3 常用的空间位置关系:有四种,垂直.水平.正负45° 4 常用的GLCM特征特征: (1)能量: 是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰…

paper 124：【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

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