深入研究hog算法原理：
一、hog概述
Histograms of Oriented Gradients,顾名思义，方向梯度直方图，是目标的一种描述的方式，既是描述子。
二、hog提出
hog是05年一位nb的博士提出来的，论文链接 http://wenku.baidu.com/view/676f2351f01dc281e53af0b2.html
大概过程：
HOG特征提取方法...
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2016-05-12 14:44:26
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深度学习一个重要的作用是实现目标的特征实现自动提取过程，传统的meanshift跟踪常用的有颜色直方图，HOG等边缘特征提取目标实现跟踪，则meanshift跟踪可实现的则是用深度学习自动学习的特征来完成跟踪。好处是对于复杂的情况也能很好的提取目标的特征，使得跟踪的鲁棒性和精度更高。
很多人担心的是实时性的问题，其实来说，深度学习完成的过程主要分成两部，预训练预测，预训练完全可以通过离线训练来完...
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2016-05-06 12:14:40
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【图像算法】图像特征：三个图像显著性区域特征提取方法 SkySeraph Aug 11st 2011 HQU Email：zgzhaobo@gmail.com QQ：452728574 Latest Modified Date：Aug 11st 2011 HQU 》第一种方法： 原理：Frequen ...
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2016-05-04 21:04:13
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笔者寄语：本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种：词典型+监督算法型。
监督算法型主要分别以下几个步骤：
构建训练+测试集+特征提取（TFIDF算法）+K层交叉验证。
一、TFIDF算法指标的简介
监督式算法需要把非结构化的文本信息转化为结构化的一些指标，这个算法提供了以下的一些指标，在这简单叙述：
TF = 某词在文章中出现的...
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2016-05-03 18:22:39
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声明：本文转载自 Liulina603
1、Haar-like特征
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。
Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩...
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2016-04-29 19:17:52
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声明：本文转载自 Liulina603
1、Haar-like特征
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。
Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩...
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2016-04-26 21:20:35
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图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人 ...
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2016-04-25 14:46:34
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CNN卷积神经网络关键点： {1} 非全连接的网络（稀疏网络），相比于BP神经网络（全连接的网络），当然CNN也可以有一部分层是全连接层。 {2} 权重共享（权重系数相同），也即是卷积核相同（与位置无关），1个卷积核。1个卷积核对应一个特征映射，进行一种特征提取，得到 一个特征提取图，当然一层可以布 ...
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2016-04-21 16:40:45
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边缘是图像最基本的特征，其在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用，这是因为图像的边缘包含了用于识别的有用信息，是图像分析和模式识别的主要特征提取手段。 1.何为“图像边缘”？ 在图像中，“边缘”指的是临界的意思。一幅图像的“临界”表示为图像上亮度显著变化的地方，边缘指的是一个区域的结束，也是另 ...
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2016-04-21 01:24:02
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非监督分类的概念： 非监督分类，又称“聚类分析或者点群分析”。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对图像地物获取先验知识，仅依靠图像上不同地物光谱信息进行特征提取，在统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。 在ENVI中ISODATA和K-Mea ...
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2016-04-21 01:19:04
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