使用环境：ubuntu14.04，opencv3.2.0，dlib19.6，python2.7 一、准备工作： 1、下载dlib库，下载特征提取模型。 网络输入参数为人脸landmark的68个特征点shape和整幅图像。可猜想网络特征与人脸的68特征点坐标有关，在网络中进行归一化并进一步处理，使得提出的特征具有独立、唯一性。 考虑到人脸的颜值与五官位置，拍照时的表情有关，故本网络可作为一种方案进行尝试。 Dlib下载： http://dlib.net/ 本模型原用于人脸识别，原型为CNN_ResNet。 该方法在LFW上进行人脸识别达到99.38%的准确率。 模型名称：dlib_face_recognition_resnet_model_v1，迭代次数为10000，训练时用了约300万的图片。
某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础 那么如何提取好的特征将是本文主要内容 我们将简要介绍一些常用的特征提取方法： 字典加载特征:DictVectorizer 文本特征提取：词频向量 (CountVectorizer) TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer) 特征哈希向量(HashingVectorizer) 图像特征提取: 提取像素矩阵提取边缘和兴趣点 字典特征提取器： 将字典数据结构抽和向量化 类别类型特征借助原型特征名称采用0 1 二值方式进行向量化 数值类型特征保持不变 from sklearn.feature_extraction import ，同时可以看到提取后的特征的含义，二值方式进行向量化，1代表是，0代表不是，说明city:是Dubai 文本特征提取:词频向量(CountVectorizer) 词库模型（Bag-of-words model 中文文本进行词频特征提取，可以先用jieba进行分词 import jieba seg_list = jieba.cut("大家好，我叫毛利") "/".join(seg_list) OUT: '大家
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概述 本节主要讲节LeogLoam中点云特征提取部分 2. 特征提取 2.1 点云预处理 点云数据的坐标轴进行交换，变换后的坐标轴如下图: 图片 点云数据计算偏航角yaw, yaw = -\arctan(point.x, point.z) (-atan2 cosImuRollStart * y5 + imuShiftFromStartYCur; p->z = z5 + imuShiftFromStartZCur; } 2.3 点云特征提取 0.02 * segInfo.segmentedCloudRange[i]) cloudNeighborPicked[i] = 1; } } 特征提取
前言 前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。 例如，将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时，常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息，而较多的模式种类将使得数据量过大，且直方图过于稀疏。 上图为值为17时 可以看到，扩展的LBP算法比基本的LBP特征提取的更为明显一些。关键代码里面的写法不太好理解，我里面也有一知半解的东西，也是先做了后再研究吧。
已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。
网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。 因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 直观性特征主要指几何特征，几何特征比较稳定，受人脸的姿态变化与光照条件等因素的影响小，但不易抽取，而且测量精度不高，与图像处理技术密切相关。 代数特征是基于统计学习方法抽取的特征。
特征提取的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。 用 Python 进行特征提取的方法有很多，这里我使用 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 这个类来进行特征提取，毕竟新版本的 scikit-learn 在使用这个类的时候会遇到一些问题，在讲怎么用它进行特征提取的同时顺便把这些问题解决了。 检查完版本之后就是讲解怎么使用 DictVectorizer 进行特征提取。 用 DictVectorizer 进行特征提取 虽然在开头我解释了特征提取主要用于提取图像数据的特征，但是提取其他类型数据的特征也是时常会有的。
特征提取——纹理特征 LBP图像特征 图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957 Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。
特征提取——局部特征 LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好 HOG特征 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details /72850511 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/ 总结：Dalal提出的Hog特征提取的过程：把样本图像分割为若干个像素的单元 x,y,kσ)−G(x,y,σ)]∗I(x,y)=L(x,y,kσ)−L(x,y,σ) L(x,y,σ) 是图像的高斯尺度空间 将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像 Harris角点特征提取
[20210811110826.png] 特征提取 目标 应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化 应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化 应用TfidfVectorizer 实现对文本特征进行数值化 说出两种文本特征提取的方式区别 定义 特征提取是将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取 图像特征提取（深度学习） 特征提取API sklearn.feature_extraction 字典特征提取 作用：对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 总结 对于特征当中存在类别信息的都会做one-hot编码处理 文本特征提取 作用：对文本数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer( Tf-idf文本特征提取 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
特征提取——颜色特征 颜色直方图 OpenCV之颜色空间: 颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色） R的取值范围：0-255 G的取值范围：0-255 B的取值范围：0-255
通常使用 one-hot 编码，产生2进制的编码，会扩展数据，当数据值种类多时，不宜使用
图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系 SIFT特征提取的优点 SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富， SIFT特征提取的缺点 实时性不高，因为要不断地进行下采样和插值等操作； 有时特征点较少（比如模糊图像）； 对边缘光滑的目标无法准确提取特征（比如边缘平滑的图像，检测出的特征点过少，对圆更是无能为力 SIFT特征提取可以解决的问题 目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。 算法原理详解：Harris特征点检测，FAST特征检测 Harris角点特征提取 Harris角点检测是一种基于图像灰度的一阶导数矩阵检测方法。
#给出被选出的特征的数量 selector.support_ #给出了被选择特征的mask selector.ranking_ #特征排名，被选出特征的排名为1 #注意：特征提取对于预测性能的提升没有必然的联系 cross_validation from sklearn.datasets import load_iris #加载数据 iris=load_iris() X=iris.data y=iris.target #特征提取 selector.threshold_ selector.get_support(indices=True) #scikitlearn提供了Pipeline来讲多个学习器组成流水线，通常流水线的形式为：将数据标准化， #--》特征提取的学习器 ————》执行预测的学习器，除了最后一个学习器之后， #前面的所有学习器必须提供transform方法，该方法用于数据转化（如归一化、正则化、 #以及特征提取 #学习器流水线（pipeline） from
结合SIFT和HOG方法，可以发现SIFT对于复杂环境下物体的特征提取具有良好的特性；而HOG对于刚性物体的特征提取具有良好的特性。 4.2 传统特征提取方法与神经网络特征提取的比较 观点1：传统特征提取方法的研究过程和思路是非常有用的，因为这些方法具有较强的可解释性，它们对设计机器学习方法解决此类问题提供启发和类比。 LBP特征是高效的图像特征分析方法，经过改进与发展已经应用于多个领域之中，特别是人脸识别、表情识别、行人检测领域已经取得了成功。 5.4 HAAR 人脸检测最为经典的算法Haar-like特征+Adaboost。这是最为常用的物体检测的方法（最初用于人脸检测），也是用的最多的方法。 2、传统特征提取 / CNN特征提取不同点：传统特征提取方法的检测算子一般是人为设计好的，是经过大量的先验知识总结得到的；CNN特征提取相当于在训练一个个filter（过滤器、卷积核），这些filter
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...
特征提升特征抽取使用CountVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试使用TfidfVectorizer并且不去...
时域分析与频域分析 ---- EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号，确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。 特征參数主要包括时域信号(如幅值)和频域信号(如频率)两大类，相应的特征提取方法也分为时域法、频域法 和时-频域方法。 频域分析方法主要是基于EEG信号各频段功率、相干等。 常使用的特征提取方法： 自回归(auto regressive, AR)、傅里叶变换(Fourier transform,FT)、表面拉普拉斯(surface-Laplacian)变换和小波变换(Wavelet transform,WT) 不同特征提取方法特点 ---- 快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT) 经典的FFT在分析确定信号和平稳信号时很有效，但在分析突变信号的频谱时具有一定的局限性
特征词条及其权值的选取称为目标样本的特征提取,特征提取算法的优劣将直接影响到系统的运行效果。 这些方法,在英文特征提取方面都有各自的优势,但用于中文文本,并没有很高的效率。主要有2 个方面的原因:1) 特征提取的计算量太大,特征提取效率太低,而特征提取的效率直接影响到整个文本分类系统的效率。 基于评估函数的特征提取方法是建立在特征独立的假设基础上,但在实际中这个假设是很难成立的,因此需要考虑特征相关条件下的文本特征提取方法。 四、基于语义的特征提取方法（结合领域） 一、基于语境框架的文本特征提取方法 越来越多的现象表明，统计并不能完全取代语义分析。 具体针对数字图像领域的文本特征提取,通过构建文本结构树,给出特征权值的计算公式。
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