对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点 我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原理:遍历图像,找到所有的角点.我们就拿一个角点举例,例如只拿到一个角点p,设其像素灰度值为I,取这个角点以三为半径的圆上的所有像素点,能取到16个,然后设定一个阈值t,如果连续n个像素点的灰度值都大于I+t或者都小于I-t.我们则认为其为特征点.接着计算方向:特征点与重心的角度. 2.计算描述子 描

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

网上也有很多的资料,讲述怎么提取肤色的,大致有5种方法.这几种方法转载http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865275 第一种:RGB color space 第二种:RG color space 第三种:Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 第四种:YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 第五种:HSV中 7<H<29 我来讲述一下提取肤色的原理. 这几种方法都不外乎一种操作,首先将图像的各

1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题(One-hot 编码)把“耐克”编码为[0,1,0],其中“1”代表了“耐克”的中 间位置,而且是唯一标识.同理我们可以把“中国”标识为[1,0],把“蓝色”标识为[0,1]. 然后把所有的数据编码拼接起来,[“耐克”,“中国”,“蓝色”]的最终编码结果就变为了 [0,1,0,1,0,0,1],这一组数据虽然很稀疏,但是可以带到算法中进行计算 无序类数据的特征提取:One-hot 编码解决多值无序类数据的特征提取问题. 2.文本提取特征:   由

SIFT特征提取: 角点检测: Morvavec角点检测算子:基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置 Harris角点检测算子:不止考察水平,垂直4个方向上的灰度差异,而是考察了所有方向上的灰度差异,并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性. Shi-Tomasi角点检测算子:通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点,大部分情况下,有比Harris更好的检测效果. FAST算子:通过考察像素点与其邻域内16个像素点的差异来确

目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到"网络"时,会想到什么?通常是诸如社交网络,互联网,已连接的IoT设备,铁路网络或电信网络之类的事物.在图论中,这些网络称为图. 网络是互连节点的集合.节点表示实体,它们之间的连接是某种关系. 例如,我们可以用图的形式表示一组社交媒体帐户: 节点是用户的数字档案,连接表示他们之间的关系,例如谁跟随谁

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth

参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第三部分:Graph matching using spectral technique 介绍线检测和描述之后,本节我们介绍方法来构造两组LineVecs之间的关系图并且在图中建立匹配结果.在此

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

步骤 1)安装R.windows操作系统安装包的链接:https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ 2)切换当前路径为脚本所在路径 点击 文件 > 改变工作目录 3)运行脚本 点击 文件 > 运行R脚本文件 如果希望自己生成训练数据,就运行生成训练数据的脚本.如果只是想生成测试数据,就运行生成测试数据的脚本. 生成训练数据的脚本 将男声的音频文件置于male文件夹下,将女声的音频文件置于female文件夹下 packages <- c('tun

"""地点-哪里有做-业务-的(正规|靠谱)-公司?地点-做-业务-的(正规|靠谱)-公司(有哪些?|的联系方式是什么?|哪家口碑好值得信赖?)地点-做-业务-(怎么能省钱?|费用是多少?|需要注意什么?|有哪些流程?)地点-业务-(靠谱吗?到底怎样?)地点-(最好的|靠谱的)业务-是哪家?"""p, b = '深圳市', ['广告设计', '网络推广'] ltp_model = ['地点-哪里有做-业务-的(正规|靠谱)-公司?', '地点-做

设计精美的宽基线双目相机镇文 Mo'ersi lilun莫尔斯理论(卷名:数学) Morse theory 微分拓扑的一个重要分支.通常是指两部分内容:一部分是微分流形上可微函数的莫尔斯理论,即临界点理论:另一部分是变分问题的莫尔斯理论,即大范围变分法.确切地说,假设ƒ是n维微分流形M上的实值可微函数,ƒ的临界点p是指梯度向量场gradƒ的零点,即在局部坐标下使得的点.ƒ的全部临界点的性态与流形M本身的拓扑结构有密切的关系,探索这些关系就是临界点理论的主要任务.例如,著名的莫尔斯不等式就是这样一

使用VGG16网络进行迁移学习 使用在ImageNet数据上预训练的VGG16网络模型对猫狗数据集进行分类识别. 1.预训练网络 预训练网络是一个保存好的,已经在大型数据集上训练好的卷积神经网络. 如果这个数据集足够大且通用,那么预训练网络学习到的模型参数可以有效的对图片进行特征提取.即使新问题与原本的数据完全不同,但学习到的特征提取方法依然可以在不同的问题之间进行移植,进而可以在全新的数据集上提取到有效的特征.对这些有效的高级特征进行分类可以大大提高模型分类的准确率. 迁移学习主要适用于已有数

机器学习笔记 多项式回归这一篇中,我们讲到了如何构造新的特征,相当于对样本数据进行升维. 那么相应的,我们肯定有数据的降维.那么现在思考两个问题 为什么需要降维 为什么可以降维 第一个问题很好理解,假设我们用KNN训练一些样本数据,相比于有1W个特征的样本,肯定是训练有1K个特征的样本速度更快,因为计算量更小嘛. 第二个问题,为什么可以降维.一个样本原先有1W个特征,现在减少到1K个,不管如何变换,数据包含的信息肯定是减少了,这是毫无疑问的.但是信息的减少是否意味着我们对于样本的认知能力的下降?

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人

SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高.在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法. 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文,理解起来更透彻． 1. 用高斯核构建尺度空间 对于构建的高斯金字塔,金字塔每层多张图像合称为一组(Octave),每组有多张(也叫层Interval)图像.通常高斯金字塔最底层为原始图像第0组,octa

0x00 关于使用C++接口来提取特征,caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程,但是这个文件的输入是blob数据,即使输入层使用的是ImageData,也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置,很不方便. 如果想要使用opencv来读取一个图片,然后用caffe训练好的model提取特征,就需要对输入层进行改写.另外官方例程默认的输出是leveldb格式,我们也可以获取float类型的多维特征(数组),这样集成到我们的项目中更灵活. 0x01 首先我

C3D Introduction 卷积神经网络(CNN)近年被广泛应用于计算机视觉中,包括分类.检测.分割等任务.这些任务一般都是针对图像进行的,使用的是二维卷积(即卷积核的维度为二维).而基于视频的问题,提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支,目前C3D衍生出P3D,I3D等等,这里只介绍最早的C3D caffe版提取特征的步骤以及遇到的问题. C3D 用caffe实现官网github C3D Installation installation C3D User Guide 官方User G