keypoints.push_back(cv::KeyPoint(pts_mat.at<float>(i, 1), pts_mat.at<float>(i, 0), 1.0f)); // 将特征点添加到容器中 Confidence.at<float>(i, 2) = pts_mat.at<float>(i, 2); // 提取置信度信息 for(int j = 0; j < 128; j++) descriptors.at<float>(i, j) = desc[i]...
在语音识别和话者识别方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 2 快速傅里叶变换 快速傅里叶变换即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法...
百度试题 题目特征工程包括( ) A.特征选择B.特征构建C.特征提取D.评价优化相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C 反馈 收藏
sift特征点提取opencv程序 基于opencv平台编写的sift特征点提取程序,用于提取两幅图像之间额sift特征 上传者:zhuke1993120时间:2015-04-22 基于C语言的特征点提取程序.rar_C语言_c信号特征提取_c语言特征提取_特征提取_特征点提取程序 本程序是利用C语言对各种信号数据的特征点提取程序,利用C语言来实现。
百度试题 题目人脸识别技术的关键环节是()。 A.图像采集B.人脸定位C.特征提取D.特征比对相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
图像特征点匹配C代码 #include"opencv2/core/core.hpp"#include"highgui.h"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include"opencv2/legacy/legacy.hpp"usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char** argv) {//...
在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人...
一个经典的思路是从局部信息(Local Information)入手,从图像中提取相应的特征。从实际的效果来看,局部特征(Local Feature)比全局特征更加稳固。 回到上面的例子,如何构造一个能够匹配两个图片的普遍的局部特征呢?过程如下:第一,找到一组关键的点或者是像素;第二,在关键点周围定义一个区域;第三,抽取并且归一化这个区...
百度试题 题目图像识别的过程主要包括数字化、预处理、()、分类并识别。 A.数字化B.编码C.特征提取D.模式相关知识点: 试题来源: 解析 C