作者：桂。 时间：2017-05-05 21:45:07 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815217.html 前言 主要总结一下常用的音频特征，并给出具体的理论分析及代码。 一、过零率 过零率的表达式为： 其中N为一帧的长度，n为对应的帧数，按帧处 ...
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2017-05-06 10:32:37
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本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php ...
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2017-05-05 17:21:09
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1 统计模式识别 图像-增强图像-特征提取-分类 训练样本-有规则的学习-误差检测-改进规则-分类 1.1 决策理论方法 ①线性判别 将待分类图像X投影到N个提取的特征上，形成Y向量，系数向量为W，判别函数D（X）= Y’W 通过分别计算i、j两类的D（X），比较大小，判断类别。Di（X）-Dj（X ...
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2017-04-20 22:43:32
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本文简单整理了以下内容： （一）维数灾难 （二）特征提取——线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA （一）维数灾难（Curse of dimensionality） 维数灾难就是说当样本的维数增加时，若要保持与低维情形下相同的样本密度，所需要的样本数指数 ...
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2017-04-13 17:02:57
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转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度 ...
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2017-03-30 13:36:07
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第一章 导论 1. 图像处理的目的 图像增强、图像压缩、图像恢复、特征提取 2. 图像 一幅全色图像是一个2-D光密度函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，f在(x,y)的值正比于场景中对应点的亮度。对多光谱图像，f(x,y)是一个矢量，其各个分量指示场景中点(x,y)在对应光谱带里的亮度。 一幅 ...
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2017-03-21 12:55:13
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理 ...
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2017-03-15 22:25:02
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现实世界中多数特征都不是连续变量，比如分类、文字、图像等，为了对非连续变量做特征表述，需要对这些特征做数学化表述，因此就用到了特征提取。 1、分类变量的特征提取 比如城市作为一个特征，那么就是一系列散列的城市标记，这类特征我们用二进制编码来表示，是这个城市为1，不是这个城市为0 比如有三个城市：北京 ...
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2017-03-13 14:56:20
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Hough变换-理解篇 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后 ...
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2017-03-13 12:45:30
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上周出差回来，开始找了一篇论文看《ScSPM》,这里有源代码，自己希望能认真看懂；毕竟这篇文章包含了dense sift特征提取+Spare coding+linear svm知识很全面，希望能看懂代码。这个过程却发现自己缺少了很多东西，他自己的sift提取方法，Sc,svm都是自己实现的；感觉看懂 ...
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2017-03-12 19:57:12
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