计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words) Bag-of-words 读 'xw20084898的专栏'的blogBag-of-words model in computer vision Bag-of-words 模型 之前教研室有个小伙伴在做文本方面的东西,经常提及词袋模型,只知道是文本表示的一种,可是最近看的关于CV的论文中也出现BoW模型,就很好奇BoW到底是个什么东西. BoW起始可以理解为一种直方图统计,开始是用于自然语言处理和信息检索中的一种简单的文档表示方法. 和…

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like…

在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一…

多用于图像检索.分类 3.2.1.4 视觉单词模型 视觉词袋(BoVW,Bag of Visual Words)模型,是“词袋”(BoW,Bag of Words)模型从自然语言处理与分析领域向图像处理与分析领域的一次自然推广.对于任意一幅图像,BoVW模型提取该图像中的基本元素,并统计该图像中这些基本元素出现的频率,用直方图的形式来表示.通常使用“图像局部特征”来类比BoW模型中的单词,如SIFT.SURF.HOG等特征,所以也称视觉词袋模型.图像BoVW模型表示的直观示意图如图所示. 图3-…

一.文本表示 文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵,以便计算机能进行处理.文本表示是自然语言处理的开始环节. 文本表示按照细粒度划分,一般可分为字级别.词语级别和句子级别的文本表示.字级别(char level)的如把“邓紫棋实在太可爱了,我想养一只”这句话拆成一个个的字:{邓,紫,棋,实,在,太,可,爱,了,我,想,养,一,只},然后把每个字用一个向量表示,那么这句话就转化为了由14个向量组成的矩阵. 文本表示分为离散表示和分布式表示.离散表示的代表就是词袋模型,one-hot(也叫独热编码…

(1)词集模型(Set Of Words): 单词构成的集合,集合自然每个元素都只有一个,也即词集中的每个单词都只有一个. (2)词袋模型(Bag Of Words): 如果一个单词在文档中出现不止一次,并统计其出现的次数(频数). 为文档生成对应的词集模型和词袋模型 考虑如下的文档: dataset = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to…

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori…

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori…

  本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代.   本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity).   首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading."   通常,NL…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2)   之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词…

词集模型:单词构成的集合,每个单词只出现一次. 词袋模型:把每一个单词都进行统计,同时计算每个单词出现的次数. 在train_x中,总共有6篇文档,每一行代表一个样本即一篇文档.我们的目标是将train_x转化为可训练矩阵,即生成每个样本的词向量.可以对train_x分别建立词集模型,词袋模型来解决. train_x = [["my", "dog", "has", "flea", "problems", &…

例句: Jane wants to go to Shenzhen. Bob  wants to go to Shanghai. 一.词袋模型 将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的.例如上面2个例句,就可以构成一个词袋,袋子里包括Jane.wants.to.go.Shenzhen.Bob.Shanghai.假设建立一个数组(或词典)用于映射匹配 [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai] 那么上面两个例句就可以用…

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) 文档可以以多种方式表达,单独词组.n-grams…

1. 词袋模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是机器学习算法的一个主要应用领域.然而,原始数据的这些符号序列不能直接提供给算法进行训练,因为大多数算法期望的是固定大小的数字特征向量,而不是可变长度的原始文本. 为了解决这个问题,scikit-learn提供了从文本内容中提取数字特征的常见方法,即: tokenizing: 标记字符串并为每个可能的token提供整数id,例如使用空白和标点作为token分隔符:(分词标记) counting: 统计每个文档中出现的token次数:…

DBoW算法用于解决Place Recognition问题,ORB-SLAM,VINS-Mono等SLAM系统中的闭环检测模块均采用了该算法.来源于西班牙的Juan D. Tardos课题组. 主要是基于词袋模型(BoW)https://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model_in_computer_vision.在10000张train image图像数据库中找到query image的匹配图像耗时<39ms,并有较高的召回率和较低的false pos…

原博文地址:http://www.cnblogs.com/nobadfish/articles/5244637.html 原论文名叫Byeond bags of features:Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories. 这篇文章的中心思想就是基于词袋模型+金字塔结构的识别算法.首先简单介绍词袋模型. 1.词袋模型 Bag of words模型也成为“词袋”模型,在最初多是用来做自然语言处理,Svetla…

前人摘树,后人乘凉. 源码在github有CMakeLists,代码下下来可以直接编译. 泡泡机器人有个很详细的分析,结合浅谈回环检测中的词袋模型,配合高翔的回环检测应用,基本上就可以串起来了. tf-idf的概念,表达方式不唯一,这里的定义是这样: tf表示词频,这个单词在图像中出现的次数/图像单词总量 idf表示单词在整个训练语料库中的常见程度:idf=log(N/Ni),N是训练语料库中的图片总数,Ni是训练语料库中包含这个单词的图像数 由于Ni<=N,idf>=0,当Ni=N时,idf…

TF-idf模型:TF表示的是词频:即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率, 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数)  可以看出出现该词的文档个数越小,表示这个词越稀有,在这篇文档中也是越重要的 TF-idf: 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词的词频,同时考虑了这个词在整个语料库中的重要性 代码: 第一步:使用DataFrame格式处理数据,同时数组化数据 第二步:定义函数,进行分词和停用词的去除,并使用‘ ’连接去除停用词后的列表 第三…

函数说明: 1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签 参数说明:ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后的组合,构成新的标签值 Ngram模型表示的是,对于词频而言,只考虑一个词,这里我们在CountVectorizer统计词频时,传入ngram_range=(2, 2)来构造新的词向量的组合 好比一句话'I like you' 如果ngram_range = (2, 2)表示只选取前后的两个词构造词…

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word…

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后…

visual words 视觉单词 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/category/1262464 http://vdisk.weibo.com/s/bUbzJ http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/27713009 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/detai…

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档…

在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法.在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法.句法等要素,将其仅仅看作是若…

一.介绍 Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word),把图像“文字化”之后,有助于大规模的图像检索.也有人把简写为Bag-of-Feature model(BOF model)或Bag-of-Visual…

util里提供了create_voc_step0用于批量生成features并保存,create_voc_step1读入features再生成聚类中心,比较适合大量语料库聚类中心的生成. 提取一张图的特征如下: 第一行是文件头,分别用32bit表示特征来自几张图(1).特征描述子长度(128bit,=32B), 特征长度(89), 特征类型(cv8u) ./utils/create_voc_step0 orb fea0 zs00.jpg Extracting features... readin…

聚类概念: 聚类:简单地说就是把相似的东西分到一组.同 Classification (分类)不同,分类应属于监督学习.而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了.聚类不需要使用训练数据进行学习,应属于无监督学习. 我们经常接触到的聚类分析,一般都是数值聚类,一种常见的做法是同时提取 N 种特征,将它们放在一起组成一个 N 维向量,从而得到一个从原始数据集合到 N 维向量空间的映射,然后基…

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的…

1.基于知识的表征 如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1…

在上一篇文章中图像检索(2):均值聚类-构建BoF中,简略的介绍了基于sift特征点的BoW模型的构建,以及基于轻量级开源库vlfeat的一个简单实现. 本文重新梳理了一下BoW模型,并给出不同的实现. 基于OpenCV的BoW实现 BoWTrainer的使用 词袋模型开源库DBoW3 BoW BoW模型最初是为解决文档建模问题而提出的,因为文本本身就是由单词组成的.它忽略文本的词序,语法,句法,仅仅将文本当作一个个词的集合,并且假设每个词彼此都是独立的.这样就可以使用文本中词出现的频率来对文档…