2014年总结的特征提取算法总结

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本文介绍了多种视觉特征检测算法，包括角点检测算法如Harris、SUSAN、FAST等，以及特征检测算法如SIFT类（SIFT、ASIFT、PCA-SIFT等）、FREAK、BRISK和ORB等，并提供了BRISK算法的相关资源链接。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征提取
qq_36130719的博客
04-16 1268
多尺度特征（multi-scale feature）能有效改善image retrieval, image classification以及object detection等任务的结果，以下参考已有文献介绍几种常见的利用CNN提取multi-scale feature的方法。这里可以把multi-scale feature分为Fc特征（从全连接层提取的特征），Conv特征（从卷积层提取的特征）以及Fc与Conv特征结合三类。
传统手工特征&&深度特征【转载】
Jensen Lee的博客
05-14 2万+
基本概念 Hand-crafted:hand-crafted方法就是人工设计的一步步能够说出理由来的方法。 End-to-end: 即端到端方法，意思是只有输入端和输出端，当中不需要设计和具体算法，就是一个神经网络。输入原始数据，输出结果即可。 特征提取是CV领域核心问题之一（之二自然是分类问题，没有之三~），特征提取从思路上有两大类：一类是手动设计（hand crafted）的方式，一类是纯学习的方式，这两种方式都是在某些生物神经理论的基础下进行的， 不同之处是hand crafted的方式设计的是特征本
传统手工特征方法整理--LBP，HAAR，SIFT，HOG，ORB，SURF
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
02-19 5031
1.几种手工特征方法提出时间 2.几种手工特征方法简单对比
使用QGIS提取天地图遥感影像中的建筑物轮廓，及AI方案
cky_123的博客
11-26 2万+
用QGIS的插件提取遥感影像中的建筑轮廓，并提供了几个AI提取建筑轮廓的方案。
文本关键词提取算法
zhoubl668的专栏：远帆，梦之帆！
03-08 1万+
http://www.cnblogs.com/onlytiancai/archive/2008/05/11/1192780.html 1.TF-IDF 昨天给大家演示简单的文本聚类，但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做，因为这是比较简单的提取特征算法，不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频，而不是本文章内出现的次数，IDF还是在所有文章里出现的倒
特征提取算法简单学习笔记
zanglan123123的博客
01-30 2万+
特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征 特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征，达到降维 我的理解： 特征提取：把谜一般的原始数据变成真的能处理的数据 特征选择：降维etc --------------------------------------------------
精选资源
改进的SOM算法及其在颜色特征提取中的应用
03-16
本篇研究论文的标题为《改进的SOM算法及其在颜色特征提取中的应用》，由Li-Ping Chen、Yi-Guang Liu、Zeng-Xi Huang和Yong-Tao Shi撰写，发表于《Neural Computing & Applications》2014年第24期，页面1759-1770。...
OpenCV实现的SIFT特征提取与匹配算法详解
SIFT是一种被广泛使用的图像特征提取算法，由David Lowe于1999年提出。它能在尺度空间中寻找极值点，并提取出具有尺度不变性的特征描述符。这种描述符能够对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，甚至部分对视角变化...
中线提取算法_综述|线结构光中心提取算法研究发展
weixin_35953844的博客
01-14 1768
摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程，将现有算法分为三类，传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法，并提出每一类算法的优势与不足。最后，对线结构光中心提取算法的发展提出展望，生产更高质量的线激光器，扩充基于神...
MATLAB中SIFT算法应用于图像特征点提取
然而，需要注意的是，在MATLAB R2014a版本之后，MATLAB内置了VLFeat库来支持SIFT等特征提取算法，但在早期版本中，可能需要用户自行实现或导入第三方的SIFT算法。 本次提供的压缩包文件“sift-matlab.rar”中可能...
GoogleNet是怎么理解图像的？谷歌大神教你读懂「神经特征可视化」
人工智能学家
11-09 1170
来源：雷克世界 编译：嗯~阿童木呀 概要：特征可视化使我们能够看到在ImageNet数据集上训练的GoogLeNet是如何构建对多层图像的理解的。 边缘（层 conv2d0）   纹理（层 mixed3a）   模式（层 mixed4a）   部分（层 mixed4b & mixed4c）
【第2次会议记录_2018.5.27】—— [ 算法原理 ]：手工特征提取的概念问题。（by_wanghao）...
weixin_30699955的博客
05-28 1400
1、提取 特征点 、特征描述子 与 提取特征向量 之间的区别： 　　(1)、特征点：指的是一张图片上比较有代表性的‘位置’，提取特征点就是把图片中这些有代表性的位置给标出来。 　　 　　(2)、特征描述子：当提取出特征点之后，由于特征点是图片的某个位置，为了能够进行数学计算，我们需要给这些“位置”用一个数学方法来描述，于是可以用一个向量v来表示每一个位置。而这个向量就叫做 特征描述子。 　...
HIPS实现
zhuhuibeishadiao
04-10 1963
HIPS思路： R0将检测到的攻击行为放到一个链表中(如果没有可用IRP) 应用层发送读请求就到这个链表中取 如果有可用IRP就直接将这次行为给这个IRP(这时R3一定已经在等待了 看后面就会懂) 代码： //设置事件相关的数据，发送给R3，比如进程ID，名字，路径，以及具体操作（创建，修改，删除）等等 //当然，这里，我们只是简单的捕捉了进程的ID或者名字等 ulPtr =
传统手工特征--opencv
智障变智能
07-31 9521
一，颜色特征： 简单点来说就是将一幅图上的各个像素点颜色统计出来，适用颜色空间：RGB，HSV等颜色空间， 具体操作：量化颜色空间，每个单元（bin）由单元中心代表，统计落在量化单元上的像素数量 量化颜色直方图（HSV空间） 缺点：稀疏，量化问题 聚类颜色直方图： 适用颜色空间：Lab等颜色空间 操作：使用聚类算法对所有像素点颜色向量进行聚类 单元（bin）由聚类中心代表 ...
特征选择常用算法综述
weixin_34007906的博客
05-03 4293
1 综述   (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。   (2) 为什么要做特征选择        在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中...
hips算法学习
jia_zhengshen的专栏
01-03 2174
hips算法全称是“binary histogrammed intensity patches for efficient and robust " 由剑桥大学的Simon Taylor & Tom Drummond 提出。 主要参考资料：   1)Robust feature matching in 2.3µs         2)Multiple Target Loca
机器学习系列：（三）特征提取与处理
热门推荐
风雪夜归子
06-23 7万+
特征提取与处理 上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。 分类变量特征提取 许多机器学习问题都有分类的、标记的变量，不是连续的。例如
基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍
AI算法修炼营的博客
04-09 8328
点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货作者：黄浴知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/112114806本文已由作者授权转载，未...
orb算法学习
jia_zhengshen的专栏
01-19 7574
http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/      大体介绍 http://blog.sina.com.cn/s/blog_916b71bb0100w9al.html  orb中文简介。
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