今天：查阅OpenCV中FaceRecognizer类的文档，结果问了老师发现自己用不上，因为我是用HOG做的特征提取； 连接了数据库，可成功打开； 界面添加了若干action； 粗略了解了PCA的原理和用法。 明天：进一步了解主成分分析的原理，并实现将HOG提取出来的特征降维； HOGDescri ...
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2016-04-19 00:20:19
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模式识别算法 肌电模式特征提取 普遍认为，肌电信号是一非稳态随机过程，它的幅值、方差、能量及频率因收缩等级的不同而不同，此外肌电信号信噪比低，所以可以把原始信号看作是超高维或者是无穷维的特征。特征的选择有几种类型： 1.对肌电信号过程进行物理建模，把其中一个或者多个物理量作为用于分类的特征，对于表面... ...
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2016-04-18 22:40:33
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没日没夜的改论文生活终于要告一段落了，比起改论文，学OpenCV就是一件幸福的事情。OpenCV的发展越来越完善了，已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了。 简单的通过特征点分类的方法： 一、train 1.提取+/- sample的feature，每幅图提取出的sift特征个数不定（假设每个f ...
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2016-04-17 20:28:35
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来源：http://xilinx.eetrend.com/article/8919 一、特征提取Feature Extraction： SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT ...
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2016-04-15 21:45:56
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SIFT（Scale-invariant feature transform，尺度不变性特征变换）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale和orientation的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述整个算法分为以下几个部分：1.构建尺度空间尺度空间理论目的是模拟...
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2016-04-13 14:44:57
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特征检测和跟踪的经典文献是Shi and Tomasi 1994的文章（见参考文献），虽然年代久远但非常经典。这个paper中提出了一个特征提取方法，一个基于图像仿射变换模型(并论证了只需仿射变换中的translation分量而无需deformation分量)的跟踪算法和一个跟踪时进行特征监测（判断 ...
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2016-04-08 19:50:13
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self-taught learning 在特征提取方面完全是用的无监督的方法，对于有标记的数据，可以结合有监督学习来对上述方法得到的参数进行微调，从而得到一个更加准确的参数a。 在self-taught learning中，首先用 无标记数据训练一个sparse autoencoder，这样用对于 ...
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2016-04-08 11:42:44
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自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究。 在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP, Gabor等）和降维两个步骤 ...
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2016-03-30 19:25:29
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计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行相...
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2016-03-19 19:46:53
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原图 该示例注意 regiongrowing 和 area_center 算子的功能 请注意，HALCON中的变量不用预先定义，所以如果计算出来的区域为多个区域，则area_center(regions,area,row,column)中计算出来的结果如果为多个值得话，则相应的变量就都是数组。
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2016-03-19 17:52:37
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