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特征量的選擇和提取

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2021-05-24 15:31:144

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基于嵌入式特征提取的多標記分類算法說明。
2021-06-04 10:18:407

IG_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,結合信息增益(IG)和改進的最大相關最小冗余(mRMR),提出種IG_ CDMRMR二階段文本特征選擇方法。通過IG提取與類別相關性較強的特征集合,利用類差分度
2021-06-11 11:42:388

基于特征的基圖像提取和重構方法

圖像作為一種典型信號,理論上可由一系列基本信號構成。為尋找一組可重構圖像的基本信號,提出了基于特征的基圖像提取和重構方法,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內容無關的任意
2021-06-16 16:01:254

基于中軸變換的改進骨架特征提取方法

基于中軸變換的改進骨架特征提取方法
2021-06-27 15:38:1925

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據集 D={(x1,y1),(x2,y2
2021-10-21 10:36:041

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域經久不衰的研究熱點,總的來說,快速、準確、魯棒的特征提取是實現上層任務基本要求。
2022-07-11 10:28:142287

高光譜圖像特征提取方法綜述

高光譜遙感技術具有能同時反映遙感對象空間特征和光譜特征等獨特優勢,但這些優勢也帶來了波段眾多 且相關性強、數據冗余度高、不利于進一步處理與利用等問題。 通過降維可以減少數據中的冗余信息,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

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定性,在城市環境中經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

分享一種基于深度圖像梯度的線特征提取算法download

在低紋理區域,傳統的基于特征點的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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