特征提取.

特征提取.Tag内容描述：<p>1、信号特征提取The Feature Extraction of Vibration Signals,2,引言,信号特征提取是从信号中获取信息的过程，是模式识别、智能系统和机械故障诊断等诸多领域的基础和关键，特征提取广泛的适用性使之在诸如语音分析、图像识别、地质勘测、气象预报、生物工程、材料探伤、军事目标识别、机械故障诊断等几乎所有的科学分支和工程领域得到了十分广泛的应用。,3,信号特征,时域特征。</p><p>2、报告人 许艳侠 基于AAM的唇部特征提取 基于AAM的唇部特征提取 引言AMM相关知识介绍AMM特征提取针对发音O一9的实验及其结果展望和部分参考文献 引言 唇读 lip一reading 源于听力障碍者或者听力受损者与听力正常人进。</p><p>3、模式识别原理与应用 专 业： 模式识别与智能系统 学生姓名： * 任课教师： 余老师,一、基本概念,特征的选择与提取是模式识别中重要而困难的一个环节： 分析各种特征的有效性并选出最有代表性的特征是模式识别的关键一步。 降低特征维数在很多情况下是有效设计分类器的重要课题。,引言,特征的形成,特征形成 (acquisition)： 信号获取或测量原始测量 原始特征 实例： 数字图象中的各像素灰度值 人体的各种生理指标 原始特征分析： 原始测量很大程度上不能反映对象本质 高维原始特征不利于分类器设计：计算量大，冗余，样本分布十分稀疏。,引。</p><p>4、图像特征提取方法图像特征提取方法 特征提取是使用计算机提取图像信息 决定每个图像的点是否属于一个图像特征 其 结果是把图像上的点分为不同的子集 这些子集往往属于孤立的点 连续的曲线或者连续 的区域 常用的图像特征有颜色特征 纹理特征 形状特征和空间关系特征 图 1 图像特征分类及其方法 一 颜色特征 颜色特征是一种全局特征 描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质 一般颜 色特征是基于像素点的特。</p><p>5、特征提取Harris算子,汇报人：张琳,目录,基本概念及所需知识,Harris算子,程序设计及实验结果,图像变化特征点的作用角点,基本思想数学表达改进的Harris算子,基本概念及所需知识图像变化的类型,几何变化旋转相。</p><p>6、遥感图像处理,赵泉华,本章主要内容,基本概念：图像特征、特征表示与描述、特征提取、特征选择。 纹理特征提取:直方图统计特征；图像的自相关函数；灰度分布统计特征；傅里叶特征； 颜色特征提取,图像特征定义：图像的原始特征或属性。 人眼能感觉到的自然特征：亮度、边缘的轮廓、纹理或色彩。 需要变换和测量得到的人为特征：变换频谱、直方图、矩。,第一节：基本概念,特征表示与描述的定义： 把图像分割后，为了进一步的处理，分割后的图像一般要进行形式化的表达和描述 解决形式化表达问题一般有两种选择： 1）根据区域的外部特征来进。</p><p>7、HOG特征(Histograms of Oriented Gradients),刘锐 2010.9.9,刘锐 2010.9.9,HOG特征的定义和出处,Paper：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection Author：Navneet Dalal and Bill Triggs CVPR 05 定义：梯度方向直方图 本质：梯度的统计信。</p><p>8、第二节点特征提取算法 主要内容 一 Moravec算子二 Forstner算子 1 点特征 点特征主要指明显点 提取点特征的算子称为兴趣算子 2 点特征的灰度特征 3 Moravec算子 Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子 r。</p><p>9、第七章特征提取与选择 特征形成特征提取特征选择 目的 7 1概述 直接选择法分支定界法 用回归建模技术确定相关特征等方法 变换法在使判据J max的目标下 对n个原始特征进行变换降维 即对原n维特征空间进行坐标变换 然。</p><p>10、第十章图像特征提取 数字图像处理 研究生课程 在图像技术领域的许多应用中 人们总是希望从分割出的区域中分辨出地物类别 例如分辨农田 森林 湖泊 沙滩等 或是希望从分割出的区域中识别出某种物体 目标 例如在河流中。</p><p>11、报告人：许艳侠,基于AAM的唇部特征提取,基于AAM的唇部特征提取,引言AMM相关知识介绍AMM特征提取针对发音O一9的实验及其结果展望和部分参考文献,引言,唇读(lip一reading)源于听力障碍者或者听力受损者与听力正常人进行交流的一种技巧。而事实上正常人也在使用这种手段，只是数量和意识上有所差异。唇读就是通过人在说话时的口型变化来判断说话内容。主动外貌模型AAM1989年Yuille提出。</p><p>12、报告人：许艳侠,基于AAM的唇部特征提取,基于AAM的唇部特征提取,引言 AMM相关知识介绍 AMM特征提取 针对发音O一9的实验及其结果 展望和部分参考文献,引言,唇读(lip一reading) 源于听力障碍者或者听力受损者与听力正常人进行交流的一种技巧。而事实上正常人也在使用这种手段，只是数量和意识上有所差异。唇读就是通过人在说话时的口型变化来判断说话内容。 主动外貌模型AAM 1989年Y。</p><p>13、8.1 基本概念,特征的选择与提取是模式识别中重要而困难的一个环节： 分析各种特征的有效性并选出最有代表性的特征是模式识别的关键一步。 降低特征维数在很多情况下是有效设计分类器的重要课题。,引言,特征的形成,特征形成 (acquisition)： 信号获取或测量原始测量 原始特征 实例： 数字图象中的各像素灰度值 人体的各种生理指标 原始特征分析： 原始测量很大程度上不能反映对象本质 高维原始特。</p><p>14、数字图像处理 研究生课程 第七章图像分割及特征提取李俊山主讲第二炮兵工程学院 已经介绍的 图像变换 图像增强 图像恢复 图像编码等 都是使输出图像的编码或品质得到某种程度改善的处理方法 一般被认为是图像处理的。</p><p>15、1 第2节高光谱特征提取 高光谱遥感 第四章高光谱数据处理 2 一 高光谱特征提取概念二 基于可分性准则的特征提取原理三 高光谱特征提取主要方法四 高光谱特征提取新方法及实例 第四章第2节高光谱特征提取 3 特征提取包括的内容非常广泛 既可以指影像空间维 也可以指光谱维特征提取 本节所讲的特征提取是指光谱维特征提取 一 高光谱特征提取概念 1 1高光谱特征提取基本定义 4 特征提取是指对原始的光谱。</p>