1.前言 在深度學習出來之前,圖像識別領域北有“Gabor幫主”,南有“SIFT慕容小哥”。目前,深度學習技術可以利用CNN網絡和大數據樣本搞事情,從而取替“Gabor幫主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但,在沒有大數據和算力支撐的“鄉村小鎮”地帶,或是對付“刁民小輩”,“Gabor幫主 ...
一 Gabor變換概述 Gabor變換是一種加窗短時Fourier變換 Window Fourier transform or Short Time Fourier Transform 。Fourier變換是整體上將信號分解為不同的頻率分量 任何信號都可分解為復正弦信號之和 ,對確定性信號及平穩信號使用。其缺點為缺乏時間的局部性信息,並且對時變信號 非平穩信號的分析存在嚴重不足, 無法告知某些頻率 ...
2014-04-06 20:08 10 14471 推薦指數:
1.前言 在深度學習出來之前,圖像識別領域北有“Gabor幫主”,南有“SIFT慕容小哥”。目前,深度學習技術可以利用CNN網絡和大數據樣本搞事情,從而取替“Gabor幫主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但,在沒有大數據和算力支撐的“鄉村小鎮”地帶,或是對付“刁民小輩”,“Gabor幫主 ...
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 ...
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Haar特征介紹(Haar Like Features) 高類間變異性 低類內變異性 局部強度差 不同尺度 計算效率高 這些所謂的特征不就是一堆堆帶條紋的矩形么,到底是干什么用的?我這樣給出解釋,將上面的任意一個矩形放到人臉區域上,然后,將白色區域的像素 ...
1.定義特征提取器和描述子提取器: 2.設置提取器的類型(ORB\SIFT\SURF) 3.提取關鍵點 4.計算描述子 5.匹配描述子 6.篩選匹配的特征點(去掉大於最小距離的二倍的匹配點) ...
opencv中sift特征提取的步驟 使用SiftFeatureDetector的detect方法檢測特征存入一個向量里,並使用drawKeypoints在圖中標識出來 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一個矩陣 ...
背景 看了些許的紋理特征提取的paper,想自己實現其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎樣 運行環境 Mac OS Python3.0 Anaconda3(集成了很多包,瀏覽器界面編程,清爽) 步驟 導入包 參數設置 圖像讀取 灰度 ...