在计算机视觉研究当中，HOG算法和LBP算法算是基础算法，但是却十分重要。后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP，所以了解和掌握HOG，是学习计算机视觉的前提和基础。 HOG算法的原理很多资料都可以查到，简单来说，就是将推向分成一个cell，通过对每个cell的像素进行梯度处理，进而根据梯 ...
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2016-09-22 22:32:37
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（一）HOG特征 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测的特征描述子。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， ...
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2016-09-14 21:48:02
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每个对象的属性有两种 1.数据属性 数据属性有4中特征描述符: 1.1 [[configurable]]:表示不能通过delete删除属性，不能修改属性的特性，不能将数据属性改为访问器属性 1.2 [[enumerable]]:表示能否通过for-in循环遍历对象属性 1.3 [[writable] ...
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2016-08-30 01:50:55
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特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。 区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。 特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的 ...
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2016-08-27 16:43:43
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以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点，lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征。下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点。下面好好说说如何来描述这些特征点。许多资料中都提到SIFT是一种局部特征，这是因为在SIFT描述子生成过程中，考虑的是该特征点邻... ...
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2016-08-04 01:32:21
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大牛的《深度学习》笔记，60分钟带你学会Deep Learning。 2016-08-01 Zouxy 阅面科技 上期：《从特征描述到深度学习：计算机视觉发展20年》 回复“01”回顾全文 本期：大牛的《深度学习》笔记，60分钟带你学会Deep Learning。 深度学习，即Deep Learni ...
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2016-08-02 11:36:36
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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测的特征描述子。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，尤其在行人检测中获得 ...
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2016-07-19 13:12:07
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ORB特征：
概述：
ORB算法是Ethan Rublee在ICCV 2011上提出的一种用于基于视觉信息的特征点检测与描述算法，特征点检测部分利用运算速度特别快的FAST角点检测子，并针对FAST特征不具备方向的问题，加入了FAST特征的方向信息，特征点描述部分则是利用基于像素点二进制位比较的BRIEF特征描述子，并改进了 BRIEF描述子对图像噪声敏感和不具备旋转不变性的缺...
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2016-07-13 17:52:25
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恢复内容开始 人脸识别中最核心的部分就是特征表示，人脸识别的发展史更多是人脸特征的发展。 优秀的人脸特征必须满足以下条件： 人脸特征分类： 像素灰度值特征：最简单的人脸特征，包含全部人脸信息。 有监督特征：Haar, LBP, SIFT, HOG, Gabor, TPLBP, FPLBP ... 无 ...
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2016-07-08 23:02:56
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