LBP特征学习笔记

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这几天一直在做人脸识别的项目,有用到LBP特征,但是毫无头绪,师姐这几天也比较忙,没有时间来指导我,随自己找相应的介绍LBP的博文来看,现在总算有了一个大体的思路了,就写下来吧注:参考博文: 目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征也谈LBP LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年…

LBP特征学习（附python实现）

LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT HOG等等. LBP就是一种局部信息,它反应的内容是每个像素与周围像素的关系.举最基本的LBP为例,它反应了像素与周围8个点灰度值的关系,如下图所示: 如上图所示,中间像素的灰度值为54,我们如下定义:当周围像素的灰度值大于等于中间像素值时,则LBP的一位值为1,否则为零.由这个九宫格,我们就得到…

[Computer Vision] SIFT特征学习笔记

SIFT(Scale Invariant Feature Transform),尺度空间不变特征,目前手工设计的最好vision特征. 以下是学习http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424后的收获. 一.尺度空间 gaussian pyramid的产生: 1.为避免对第一组第一层图片(原始图片)做高斯滤波导致损失,在其基础上将尺度扩大一倍作为-1层,方法是用=0.5做高斯滤波. 2.对每组(octave)倒数第三张图片做降采样,产生下…

LBP特征

此篇摘取 <LBP特征原理及代码实现> <LBP特征学习笔记> 另可参考实现: <LBP特征学习及实现> <LBP特征的实现及LBP+SVM分类> <目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征> 1 LBP特征背景介绍 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点.它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harw…

Sparse Filtering 学习笔记（二）好特征的刻画

Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…

ArcGIS案例学习笔记-聚类点的空间统计特征

ArcGIS案例学习笔记-聚类点的空间统计特征联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 目的:对于聚集点,根据分组字段case field,计算空间统计特征数据: 方法: 1. 聚类边界 2. 地理分布特征联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com…

Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习

Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

UFLDL深度学习笔记（三）无监督特征学习

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\): 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数…

【学习笔记】SIFT尺度不变特征（配合UCF-CRCV课程视频）

SIFT尺度不变特征 D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant key points, IJCV 2004 -Lecture 05 - Scale-invariant Feature Transform (SIFT) - https://www.youtube.com/watch?v=NPcMS49V5hg 本文是上面UCF-CRCV课程视频的学习笔记. DOG(Difference of Gaussian)角点 / Har…

AI学习笔记：特征工程

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

OpenCV开发笔记（五十五）：红胖子8分钟带你深入了解Haar、LBP特征以及级联分类器识别过程（图文并茂+浅显易懂+程序源码）

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106144767各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征（中文翻译）

本系列学习笔记基于 AUTOSAR Adaptive Platform 官方文档 R20-11 版本.本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始,一边学习,一边顺带着翻译一下.尽力而为,不保证精确.你若愿意,也可以当作 AUTOSAR Adaptive Platform (AP)中文版来阅读 1 介绍 1.1 内容本规范(AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf)描述 AP 设计.目的在于提供概述,但不涉及所有的设计细节.为AP 用户和AP 实现…

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 8 - 干货小结：背景、技术、特征、架构、方法论和 Manifest

官方文档下载方式及介绍情参见 Adaptive AUTOSAR 学习笔记 2 - 官方文档下载及阅读建议. 这是 Adaptive AUTOSAR 学习笔记的第 8 篇,学习笔记 3 - 7 翻译了 Adaptive AUTOSAR 官方文档 AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf 的前三个章节.继续学习之前先做个总结回顾(没有严格遵循原文内容, 增加了些源自实际项目的理解): 缩写 AP:AUTOSAR Adaptive Platform AA:Adaptive Appl…

[LBS学习笔记4]地理特征POI、AOI、路径轨迹

1 简述今天继续LBS地理信息的学习,目标是写到10篇博客的时候,做出一个地图工具页面用,包含地图空间索引Geohash.S2.H3的可视化展示. 地理特征分为点(POI).线(路径).面(AOI),我们用高德地图导航时,其实就用到了这3个特征,简单说一下首先搜索目的地:三里屯,会搜到一个面数据,就是整个三里屯的边界范围,即AOI 然后选取起点.终点,选取时下拉列表会显示多个地点,即POI 最后按交通方式生成导航路径,即路径轨迹 2 POI POI是Point of interest的缩写,…

[CV笔记]图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

(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,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思…

Machine Learning 学习笔记

点击标题可转到相关博客. 博客专栏:机器学习 PDF 文档下载地址:Machine Learning 学习笔记机器学习 scikit-learn 图谱人脸表情识别常用的几个数据库机器学习 F1-Score, recall, precision Softmax Classifier (三个隐含层) Softmax Classifier (两个隐含层) Softmax classifier (一个隐含层) Softmax classifier (无隐含层) 机器视觉: LBP-TOP 机器视觉…

机器学习框架ML.NET学习笔记【5】多元分类之手写数字识别（续）

一.概述上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息. 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片,图片为灰度图片,分辨率为20*20 .train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记,如下: 二.源码全部代码: namespace MulticlassCl…

swift学习笔记3——类、结构体、枚举

之前学习swift时的个人笔记,根据github:the-swift-programming-language-in-chinese学习.总结,将重要的内容提取,加以理解后整理为学习笔记,方便以后查询用.详细可以参考the-swift-programming-language-in-chinese,或者苹果官方英文版文档当前版本是swift2.2 类和结构体与 Objective-C 语言不同的是,Swift 允许直接设置结构体属性的子属性. 实际上,在 Swift 中,所有的基本类型:整数…

RAC学习笔记

RAC学习笔记 ReactiveCocoa(简称为RAC),是由Github开源的一个应用于iOS和OS开发的新框架,Cocoa是苹果整套框架的简称,因此很多苹果框架喜欢以Cocoa结尾. 在学习ReactiveCocoa之前,先学习一下概念 ReactiveCocoa 是一套开源的基于Cocoa的FRP框架 .FRP的全称是Functional Reactive Programming,中文译作函数式响应式编程,是RP(Reactive Programm,响应式编程)的FP(Functiona…

C++学习笔记(3)

本学习笔记是C++ primer plus(第六版)学习笔记.是C++学习笔记(2)的后续.复习C++基础知识的可以瞄瞄. 转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zrtqsk/p/3881141.html,谢谢!如下. 第九章 1.C++程序的组成—— (1).头文件: 包含结构声明和使用这些结构的原型. (2).源代码文件: 包含与结构有关的函数的代码. (3).源代码文件: 包含调用与结构有关的函数的代码. 2.头文件—— (1).常包含的内容: 函数原型:#defin…

C++学习笔记(2)

本学习笔记是C++ primer plus(第六版)学习笔记.是C++学习笔记(1)的后续.复习C++基础知识的可以瞄瞄. 转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zrtqsk/p/3878593.html,谢谢!如下. 第五章 1.for循环——for(initialization; test-expression; update-expression) body // test-expression 会被转换为bool,0为false,非零为true 2.表达式——表达式…