SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位：在每个候 ...
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2018-09-18 11:02:21
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一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图 ...
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2018-09-17 19:42:08
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描述 BackgroundProfessor Hopper is researching the sexual behavior of a rare species of bugs. He assumes that they feature two different genders and tha ...
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2018-09-17 17:45:25
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在学习 "使用sklearn做单机特征工程" 这篇文章时，发现在计算互信息时 代码运行出错 原文部分如下： 3.1.4 互信息法 经典的互信息也是评价 定性自变量 对 定性因变量 的相关性的，互信息计算公式如下： 为了处理定量数据，最大信息系数法被提出，使用feature_selection库的Se ...
https://stats385.github.io/readings https://www.quora.com/What-is-a-convolutional-neural-network https://distill.pub/2017/feature-visualization/ https ...
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2018-09-16 18:00:42
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//结合 Vue 的 异步组件 和 Webpack 的 code splitting feature, 轻松实现路由组件的懒加载。 //我们要做的就是把路由对应的组件定义成异步组件 const Foo = resolve => require(['./Foo.vue'], resolve) cons... ...
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2018-09-15 18:44:58
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一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图 ...
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2018-09-14 17:17:24
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作者：Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者：Elliott Zheng Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望，引入了有效且可推广的深度学习框架，例如pointnet ++。 然而，到目前为止，点特征已经以独立和孤立的方式被抽象，忽略了相邻 ...
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2018-09-14 00:10:07
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1、摘要： 提出一个Attentional FM，Attention模型+因子分解机，其通过Attention学习到特征交叉的权重。因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的，如何通过机器自动的从中学习到这些重要性是这篇论文解决的最重要的问题， 比如：作者举了一个例子，在句子"US cont ...
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2018-09-13 21:15:31
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1、sift介绍 SIFT全称Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征转换）。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 SIFT算法分 ...
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2018-09-12 20:07:47
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