這是本學期一門課程的論文。(注：本人看過的行為識別特征提取方面的文章就10來篇，所以本綜述大部分內容是參考其他人的綜述的，有些並不是自己的成果，個人功底還沒這么雄厚…) 行為識別特征提取綜述 摘要 　　人體行為識別目前處在動作識別階段，而動作識別 ...

數據表達 : 有時,我們通過對數據集原來的特征進行轉換,生成新的"特征"或者說成分,會比直接使用原始的特征效果要好,即數據表達(data representation) 特征提取 : 如圖像識別,數據表達顯得十分重要,因為圖像是有成千上萬個像素組成的,每個像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

法一：Bag-of-words 詞袋模型 文本特征提取有兩個非常重要的模型： 詞集模型：單詞構成的集合，集合中每個元素都只有一個，也即詞集中的每個單詞都只有一個 詞袋模型：如果一個單詞在文檔中出現不止一次，並統計其出現的次數（頻數） 兩者本質上的區別，詞袋是在詞集的基礎上 ...

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一種廣泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了語料中單詞對文檔的重要程度。假設單詞用t表示，文檔用d表示，語料用D表示，那么文檔頻度DF(t, D)是包含 ...

5.特征提取 有很多特征提取技術可以應用到文本數據上，但在深入學習之前，先思考特征的意義。為什么需要這些特征？它們又如何發揮作用？數據集中通常包含很多數據。一般情況下，數據集的行和列是數據集的不同特征或屬性，每行或者每個觀測值都是特殊的值。在機器學習術語中，特征是獨一無二的，是數據集中每個觀測值 ...

特征提取 特征的種類在圖像領域主要分為點，線，面。線特征和面特征對圖像信息利用得更多，因而其分辨性更高。但遺憾的是，由於線特征和面特征提取的條件比較苛刻，因此在實際應用中並不廣泛。（盡管在SLAM中也有點線結合的實例，在圖像紋理較弱的情況下，線特征可以發揮更大的用處 ...

特征提取（特征變換） 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維： PCA：方差 LDA(也叫Fisher 線性判別)： 均值 類內離散度盡可能小，類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...

目錄 1、介紹 2、LoG原理 3、數學原理 4、模板性質 1、介紹 LoG（DoG是一階邊緣提取）是二階拉普拉斯-高斯邊緣提取算法，先高斯濾波然后拉普拉斯邊緣提取。 Laplace算子對通過圖像進行操作實現邊緣檢測的時，對離散點和噪聲比較敏感。於是，首先對圖像進行高斯卷積 ...