在图像识别的过程中,特征提取是至关重要的步骤。本文将综述图像识别中的特征提取算法,并探讨它们在实际应用中的优劣。 一、传统特征提取算法 1.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT) SIFT是一种使用尺度空间技术进行特征提取的算法。它通过在不同尺度下对图像进行高斯滤波,并计算图像梯度的幅值...
图像特征提取是从图像中提取出有用信息的过程,可以用于图像分类、目标检测、图像检索等各种任务。本文将综述图像处理中的图像特征提取算法,并对各种算法的优缺点进行评述。 一、传统图像特征提取算法 1. 颜色特征提取算法 颜色是图像中最直观的特征之一,许多图像处理任务中都需要考虑颜色特征。常见的颜色特征提取算法有...
1) 有些高光谱特征提取算法时间复杂度过高、运算时间过长,即使精度有一定提高也得不偿失,不适于某些对算法实时性要求很高的场合。2) 许多高光谱特征提取算法都含有参数,对于算法的使用者而言,调参是一个耗时费力的过程,且参数的取值对算法的效果有显著影响,所以最佳参数的选择是一个难以解决的问题。 3) 高光谱图像...
1掌纹特征提取算法的研究历史与现状 1997年,香港理工大学与清华大学率先提出掌纹识别的思想 [1-2] ,开辟了掌纹识别研究领域.随后, 国内外多所大学与研究机构包括美国密西根州立大学 [3] 、香港科技大学 [4] 、清华大学 [5] 、北京大学 [6] 、马来 ...
文本分类中的特征提取和分类算法概述 摘要:文本分类是信息检索和过滤的重要技术,课题是自动处理未知类别的文件,以确定它们所属的预定义类别集中的类别。 本文主要论述了文本分类相关的特征选择和分类算法,并以实验方法进行了深入研究。 采用kNN和朴
本文将综述文本分类中常用的特征提取方法和分类算法,并对其优缺点进行分析和比较。 一、特征提取方法 特征提取是将文本转化为计算机可识别的特征向量的过程。下面介绍几种常用的特征提取方法: 1. 词袋模型(Bag of Words): 词袋模型将文本转换为一个包含词袋(词汇表)中所有单词的向量。对于每个文档,词袋模型统计每个...
基于语言模型的识别算法则通过对高频词组和语法规则的建模,提高对识别结果的准确性。 综上所述,音频信号处理中的特征提取与语音识别算法是实现语音识别的关键步骤。特征提取通过提取音频信号中的有效信息,将其转化为适合机器学习方法处理的特征表示。而语音识别算法则通过声学模型的训练和解码算法的应用,实现对音频信号的...
特征提取和匹配的主要组成部分 1、检测(detection):识别感兴趣点 2、描述(description): 描述每个特征点周围的局部外观,这种描述在光照、平移、尺度和平面内旋转的变化下是(理想的)不变的。我们通常会为每个特征点提供一个描述符向量。 3、匹配(mataching): 通过比较图像中的描述符来识别相似的特征。对于两幅图像...
在基于电磁特征的SAR成像方面,提出了基于属性散射中心模型的超分辨成像算法,在频谱外推时,以各属性散射中心的初始指向角为中心分别成像,保证了超分辨过程中部件的完整性。 在融合电磁特征的SAR目标识别方面,分别提出了融合散射中心特征与全卷积神经网络以及网络特征向量的目标识别框架,充分结合了属性散射中心特征提取的高...
特征提取序列信息结构信息DNA结合蛋白的识别与预测对于研究生物体的生命活动,理解生命活动内在机理具有十分重要的作用.随着蛋白质序列数目的快速增加,计算方法比传统实验方法具有更大的优势.本文从蛋白质的序列信息和结构信息入手,对目前DNA结合蛋白特征提取方法进行归纳总结.在PDB1075和PDB186数据集上,利用XGBoost算法对9种...