介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的。实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方。 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分。我相信你甚至会在结构化数据上使用 ...
转摘网址:http: www.cnblogs.com tiandsp archive .html Hog参考网址:http: www.cnblogs.com tornadomeet archive .html HOG Histogram of Oriented Gradient 方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测。 算法流程图如下 这篇论文上的 : 下面我再结合 ...
2016-08-03 10:12 0 3261 推荐指数:
介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的。实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方。 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分。我相信你甚至会在结构化数据上使用 ...
Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间。类似 ...
一、颜色距 转自:https://blog.csdn.net/jaych/article/details/51137341 1、颜色距离颜色距离指的是两个颜色之间的差距,通常距离越大,两个颜色相差 ...
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴 ...
点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征。然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征 ...
快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点 ...
点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息)。本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述 ...
SIFT算法:DoG尺度空间生产 SIFT算法:KeyPoint找寻、定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向 SIFT算法:特征描述子 目录: 1、确定描述子采样 ...