介紹 在機器學習算法的世界里,特征工程是非常重要的。實際上,作為一名數據科學家,這是我最喜歡的方面之一!從現有特征中設計新特征並改進模型的性能,這就是我們進行最多實驗的地方。 世界上一些頂級數據科學家依靠特征工程來提高他們在競賽排行榜得分。我相信你甚至會在結構化數據上使用 ...
轉摘網址:http: www.cnblogs.com tiandsp archive .html Hog參考網址:http: www.cnblogs.com tornadomeet archive .html HOG Histogram of Oriented Gradient 方向梯度直方圖,主要用來提取圖像特征,最常用的是結合svm進行行人檢測。 算法流程圖如下 這篇論文上的 : 下面我再結合 ...
2016-08-03 10:12 0 3261 推薦指數:
介紹 在機器學習算法的世界里,特征工程是非常重要的。實際上,作為一名數據科學家,這是我最喜歡的方面之一!從現有特征中設計新特征並改進模型的性能,這就是我們進行最多實驗的地方。 世界上一些頂級數據科學家依靠特征工程來提高他們在競賽排行榜得分。我相信你甚至會在結構化數據上使用 ...
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 ...
一、顏色距 轉自:https://blog.csdn.net/jaych/article/details/51137341 1、顏色距離顏色距離指的是兩個顏色之間的差距,通常距離越大,兩個顏色相差 ...
3D點雲特征描述與提取是點雲信息處理中最基礎也是最關鍵的一部分,點雲的識別。分割,重采樣,配准曲面重建等處理大部分算法,都嚴重依賴特征描述與提取的結果。從尺度上來分,一般分為局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法線等幾何形狀特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都屬於3D點雲特征描述與提取的范疇 ...
點特征直方圖(PFH)描述子 正如點特征表示法所示,表面法線和曲率估計是某個點周圍的幾何特征基本表示法。雖然計算非常快速容易,但是無法獲得太多信息,因為它們只使用很少的幾個參數值來近似表示一個點的k鄰域的幾何特征。然而大部分場景中包含許多特征點,這些特征點有相同的或者非常相近的特征 ...
快速點特征直方圖(FPFH)描述子 已知點雲P中有n個點,那么它的點特征直方圖(PFH)的理論計算復雜度是,其中k是點雲P中每個點p計算特征向量時考慮的鄰域數量。對於實時應用或接近實時應用中,密集點雲的點特征直方圖(PFH)的計算,是一個主要的性能瓶頸。此處為PFH計算方式的簡化形式,稱為快速點 ...
點鄰域特征點的分布情況(而沒有利用全局信息)。本步驟中主要計算過程包括:確定特征點的方向和生成特征描述 ...
SIFT算法:DoG尺度空間生產 SIFT算法:KeyPoint找尋、定位與優化 SIFT算法:確定特征點方向 SIFT算法:特征描述子 目錄: 1、確定描述子采樣 ...