BRIEF 特征描述子
Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我們已經知道SIFT特征采用了128維的特征描述子，由於描述子用的浮點數，所以它將會占用512 bytes的空間。類似 ...
原文：文本分類之特征描述vsm和bow
當我們嘗試使用統計機器學習方法解決文本的有關問題時，第一個需要的解決的問題是，如果在計算機中表示出一個文本樣本。一種經典而且被廣泛運用的文本表示方法，即向量空間模型 VSM ，俗稱 詞袋模型 。 我們首先看一下向量空間模型如何表示一個文本： 空間向量模型需要一個 字典 ：文本的樣本集中特征詞集合，這個字典可以在樣本集中產生，也可以從外部導入，上圖中的字典是 baseball, specs, gra ...
2016-06-10 12:33 1 3863 推薦指數：
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