： 提取特征點：搜索高斯尺度空間對於尺度和旋轉不變的極值點； 特征點主方向確定：利用特征點鄰域的 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　HOG特征提取 　　1背景： 　　　　HOG是Histogram of Oriented Gradient的縮寫，是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行目標檢測的特征描述子。可結合OPENCV的SVM分類器等用於圖像的識別 ...

1 背景 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一種用來描述圖像局部紋理特征的算子，具有旋轉不變形和灰度值不變形等顯著優點。主要用於紋理特征提取，在人臉識別部分有較好的效果。 2 LBP特征原理 2.1概述 　　　　從94年T. ...

本文首發於：行者AI 絕大多數音頻特征起源於語音識別任務，它們可以精簡原始的波形采樣信號，從而加速機器對音頻中語義含義的理解。從20世紀90年代末開始，這些音頻特征也被應用於樂器識別等音樂信息檢索任務中，更多針對音頻音樂設計的特征也應運而生。 1. 音頻特征的類別 認識音頻特征 ...

文本特征提取方法研究 一、課題背景概述 文本挖掘是一門交叉性學科,涉及數據挖掘、機器學習、模式識別、人工智能、統計學、計算機語言學、計算機網絡技術、信息學等多個領域。文本挖掘就是從大量的文檔中發現隱含知識和模式的一種方法和工具,它從數據挖掘發展而來,但與傳統的數據挖掘又有許多不同。文本挖掘 ...

　　一般提取的是邊緣、角，文理等。傳統的圖像特征提取一般分為三個步驟：預處理、特征提取、特征處理；然后在利用機器學習等方法對特征進行分類等操作。 預處理：預處理的目的主要是排除干擾因素，突出特征信息。主要的方法有：圖片標准化（調整圖片尺寸）；圖片歸一化（調整圖片重心為0）。 特征提取：利用特殊 ...

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 ...