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特征量的選擇和提取
為了有效地分類，希望同類樣本之間的距離越小越好，而不同類樣本之間的距離則越大越好，本文所使用的特征量盡可能滿足取樣的要求。
針對SAR圖像目標分類，選用基于類內(nèi)類間距準則的特征提取算法。假設(shè)有c個類型，令Jw表示類內(nèi)總平均平方距離，即
而判斷J的大小，J大即為所求的特征量組合。
特征量的選擇和提取
- 特征(9772)
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3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣實現(xiàn)不變性特征提取的？
圖像特征 傳統(tǒng)的圖像特征提取（特征工程）主要是基于各種先驗?zāi)Ｐ停ㄟ^提取圖像關(guān)鍵點、生成描述子特征數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)匹配或者機器學習方法對特征數(shù)據(jù)二分類/多分類實現(xiàn)圖像的對象檢測與識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過
2021-04-30 09:11:572363
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基于自編碼特征的語音聲學綜合特征提取
利用監(jiān)督性學習算法進行語音増強時，特征提取是至關(guān)重要的步驟?，F(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學特征，基于這些特征的増強語音雖然可懂度得到了較大提升，但是仍然殘留大量噪聲，語音
2021-05-19 16:33:1026
26為什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以做到不變性特征提取？
圖像特征 傳統(tǒng)的圖像特征提取（特征工程）主要是基于各種先驗?zāi)Ｐ?，通過提取圖像關(guān)鍵點、生成描述子特征數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)匹配或者機器學習方法對特征數(shù)據(jù)二分類/多分類實現(xiàn)圖像的對象檢測與識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過
2021-05-20 10:49:084374
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一種基于嵌入式特征提取的多標記分類算法
基于單標記分類的降維及特征選擇方法難以直接運用到多標記學習中，而將多標記學習問題獨立分解為多個單標記學習問題再進行降維會丟失標記的相關(guān)性信息。為此，提出一種基于嵌入式特征提取的多標記分類算法
2021-05-24 15:31:144
4IG_CDmRMR二階段文本特征選擇方法
為提高特征提取方法的文本分類精確度，結(jié)合信息增益（IG）和改進的最大相關(guān)最小冗余（mRMR），提出種IG_ CDMRMR二階段文本特征選擇方法。通過IG提取與類別相關(guān)性較強的特征集合，利用類差分度
2021-06-11 11:42:388
8基于特征的基圖像提取和重構(gòu)方法
圖像作為一種典型信號，理論上可由一系列基本信號構(gòu)成。為尋找一組可重構(gòu)圖像的基本信號，提出了基于特征的基圖像提取和重構(gòu)方法，使得可由任意圖像集進行基圖像提取并可由提取的基圖像重構(gòu)內(nèi)容無關(guān)的任意
2021-06-16 16:01:254
4特征選擇-嵌入式選擇
嵌入式特征選擇是將特征選擇過程與學習器訓練過程融為一體，兩者在同一個優(yōu)化過程中完成，即在學習器訓練過程中自動地進行了特征選擇。基于懲罰項的特征選擇法給定數(shù)據(jù)集 D={(x1,y1),(x2,y2
2021-10-21 10:36:041
1計算機視覺中不同的特征提取方法對比
特征提取是計算機視覺中的一個重要主題。不論是SLAM、SFM、三維重建等重要應(yīng)用的底層都是建立在特征點跨圖像可靠地提取和匹配之上。特征提取是計算機視覺領(lǐng)域經(jīng)久不衰的研究熱點，總的來說，快速、準確、魯棒的特征點提取是實現(xiàn)上層任務(wù)基本要求。
2022-07-11 10:28:142287
2287高光譜圖像特征提取方法綜述
高光譜遙感技術(shù)具有能同時反映遙感對象空間特征和光譜特征等獨特優(yōu)勢,但這些優(yōu)勢也帶來了波段眾多 且相關(guān)性強、數(shù)據(jù)冗余度高、不利于進一步處理與利用等問題。 通過降維可以減少數(shù)據(jù)中的冗余信息,提高處理效率, 而特征提取作為降維的一種重要方法,具有降維速度快等優(yōu)點。 因此,特征提取對高光譜圖像的利用有重要意義。
2022-09-26 13:53:003779
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基于幾何特征的桿狀物提取方法
魯棒、精確的定位是移動自主系統(tǒng)的基本要求。交通標志、電線桿、路燈等類似桿子的物體，由于其獨特的局部性和長期的穩(wěn)定性，在城市環(huán)境中經(jīng)常被用作定位的地標。本文提出了一種新穎、準確、快速的基于幾何特征
2022-10-09 14:48:371035
1035分享一種基于深度圖像梯度的線特征提取算法download
在低紋理區(qū)域，傳統(tǒng)的基于特征點的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會嘗試去提取線特征來提高點特征的魯棒性，典型操作就是LSD。
2023-01-08 14:29:35846
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工商網(wǎng)監(jiān)
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