Harris算子是Harris和Stephens在1998年提出的一种基于信号的点特征提取算子。其前身是Moravec算子。其基本思想是：在图像中设计一个局部检测窗口，当该窗口沿各个方向做微小移动时，考察窗口的平均能量变化，当该能量变化超过设定的阈值时，就将窗口的中心像素点提取为角点。
Moravec提出的角点检测公式为：...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-28 13:23:29
阅读次数：
335
目前，很难找到一种普适的方法能够应对所有的配准情况，任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、配准精度等因素。不过，从原理上将，配准算法可以大致分为以下四个步骤：
（1）特征提取
采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征，如：闭合区域、边缘、轮廓、角点等。特征提取算法需要满足三个条件
（a）显著性，所提取的特征应该是比较明显的，分布广泛的、易于提取的特征；
（b）抗噪...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-25 19:23:34
阅读次数：
219
Bag-of-words简单介绍最初的Bag-of-words ，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag-of-words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其只看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每一个词的出现都是独立的，不依赖于其它词是否出现。应用于文本的BoW简单实...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-25 14:51:14
阅读次数：
238
在之前的章节中，我们已经很好地解决了手写体识别问题（维数为28*28）。但如果是更大的图像（维数为96*96）呢？如果你还是要学习400个特征，那么网络权重参数就有400*96*96即近400万个。
卷积特征提取
如果我们从大型彩色图像（64*64*3）中随机抽取一些小patch（8*8），学到了一些特征，然后用这些特作为滤波器去扫过整张大图，即逐行逐列做卷积。这样做可以大幅减小网...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-18 18:41:59
阅读次数：
820
文本分类现已比较成熟，各类开源工具不少，现推荐几个比较常用简单的工具：1、scikit-learn：http://scikit-learn.org/stable/index.html python编写调用，里面有各种分类算法svm、随机森林、贝叶斯等，和特征提取，如字、ngram等，几行代码便可以构...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-18 17:52:42
阅读次数：
193
1.背景 最近在搞得ospaf项目（可以移步ospaf中期报告来了解），对于commits数据进行特征提取的时候发现，因为开源项目的commits的特点有以下两个主要放面：1.动词往往出现在第一个字，例如add、revert之类的。2.动词相对固定，主要也就是那几种，add、revert、update、merge、remove之类的。 所以要做的工作就比较清晰了。 ...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-15 19:42:29
阅读次数：
206
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检測中...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-15 17:37:09
阅读次数：
257
注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。最近一次更新：2013-3-17一、特征提取Feature Extraction：·SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]·PCA-...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-12 18:23:14
阅读次数：
439
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，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 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-11 20:40:12
阅读次数：
333
