特征提取的算法 1. 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA):一种线性降维技术,通过找到数据中的主要方向来减少特征维度。它将原始特征投影到低维空间,保留了数据的主要方差。 2. 独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA):一种盲源分离技术,用于找到数据中的独立成分。它假设数据是由多个独立源混合而...
HOG特征提取算法 是一种图像特征提取算法，全称为方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient），发表于2005年的CVPR。它是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符，用于解决人体目标检测的图像描述子。HOG特征描述算法主要用于物体检测和行人检测等任务。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别...
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为了提高频率轴的分辨率,可以通过延长时域的信号长度,通常对信号进行补0。在语音特征提取阶段,对于16k的采样频率的信号,一帧语音信号长度为400个采样点,为了进行512点的FFT,通过将400个点补0,得到512个采样点,由于对称性,最后只需前275个点。 2.Fbank和MFCC特征提取 Fbank和MFCC提取流程: 2.1预加重 作用:提高信号...
特征提取算法的运行过程大致可以分为三个步骤:特征表示,特征筛选和特征组合。 首先,特征表示就是把原始数据转换成能够被机器识别的特征表示形式,这一步的目的是把原始数据变得更加易于机器处理,这也是特征提取算法的核心步骤。具体来说,特征表示可以通过数据降维、离散化、独热编码和归一化等技术来实现。 其次,特征筛选...
我们将按照以下步骤对这张图像进行HOG特征提取: 梯度计算 单元格划分 梯度方向直方图 块归一化 特征向量拼接 1. 梯度计算 目标:计算每个像素点的梯度方向和幅值。 方法:通常使用Sobel算子来计算水平(Gx)和垂直(Gy)梯度。 步骤: Sobel算子: Gx: [-1 0 +1 -2 0 +2 -1 0 +1] ...
在今天,人工智能飞速发展,特征提取的需求越来越大,人工的对于数据进行标记所耗费的时间和精力太大,霍夫变换这种可以在复杂场景中提取特征的算法就有了非常广泛的应用。 后续我们将会介绍这种特征提取算法在空间物理中解决实际问题的案例,敬请期待! Dr.Stone
特征提取算法(4)——LoG特征提取算法 目录 1、介绍 2、LoG原理 3、数学原理 4、模板性质 1、介绍 LoG(DoG是一阶边缘提取)是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法,先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取。 Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,对离散点和噪声比较敏感。于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再...
用弱hash对文件进行数据块提取,用强hash对数据块进行hash计算,得到特征元。 弱hash在本例采用Adler32算法。Adler32算法有一个很好的特性,就是可以快速的增加和裁剪数据,这样可以减少计算量,使整个模型更高效。比如我已经有了0到16这个区间段的Adler32 Hash,命名为...