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OpenCV SIFT特征算法详解与使用

SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下,已经越来越有鸡肋的感觉,但是它本身的算法知识还是很值得我们学习,对我们也有很多有益的启示,本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接,这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征,是我们传统图像特征工程的两大利器,可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中,比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想,从特征点的检测到描述子生成,完成了对图像的准确描述,早期的ImageNet比赛中,很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础,所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步:

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有望替代卷积神经网络?微软最新研究提基于关系网络的视觉建模

导语:最近两年,自注意力机制、图和关系网络等模型在NLP领域刮起了一阵旋风,基于这些模型的Transformer、BERT、MASS等框架已逐渐成为NLP的主流方法。这些模型在计算机视觉领域是否能同样有用呢?近日,微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员胡瀚受邀参加VALSE Webinar,分享了他们最近的一些相关工作。他们的研究以及同期的一些其它工作表明这些模型也能广泛地用于视觉基本元素之间关系的建模,包括物体与物体间、物体与像素间、以及像素与像素间的关系,特别是在建模像素与像素间关系上,既能与卷积操作形成互补,甚至有望能取代卷积操作,实现最基本的图像特征提取。

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脑肿瘤的影像组学:图像评估、定量特征描述和机器学习方法

影像组学描述了从影像图像中提取定量特征的一系列计算方法。其结果常常被用于评估影像诊断,预后以及肿瘤治疗。然而,在临床环境中,优化特征提取和快速获取信息的方法仍然面临重大挑战。同样重要的是,从临床应用角度,预测的影像组学特征必须明确地与有意义的生物学特征和影像科医生熟悉的定性成像特性相关联。在这里,我们使用跨学科的方法来强化影像组学的研究。我们通过提供基于新的临床见解的计算模型(例如,计算机视觉和机器学习)来探究脑肿瘤影像学研究(例如,潜在的图像意义)。我们概述了当前定量图像特征提取和预测方法,以及支持临床决策不同水平的可行的临床分类。我们还进一步讨论了机器学习未来可能面临的挑战和数据处理方法,以推进影像组学研究。本文发表在American Journal of Neuroradiology杂志。

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基于YOLOv5算法的APP弹窗检测方案

在软件应用的各种弹窗中,弹窗识别是比较复杂的,比如不同类型弹窗中有不同的特征,比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的,需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大,因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时,由于弹窗具有隐蔽性和流动性,因此对于弹窗的识别有着非常高的要求,因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测,并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练,对弹窗进行检测效果分析,最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配,进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本!

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技术干货 | 腾讯云智媒体AI中台中的视听场景多模态分类识别

腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案,旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此,AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力,其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一,是针对视频进行特定的场景分类识别。例如,在媒资管理场景,通过音视频多模态信息构建AI算法,实现深层理解视频内容,为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此,该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事(DCASE 2021)中,也达到了接近SOTA的92.1%分类准确率。

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面向机器学习的特征工程 一、引言

机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征,然后转换成适合机器学习模型的格式的艺术。这是机器学习流水线关键的一步,因为正确的特征可以减轻建模的难度,并因此使流水线能输出更高质量的结果。从业者们认为构建机器学习流水线的绝大多数时间都花在特征工程和数据清洗上。然后,尽管它很重要,这个话题却很少单独讨论。也许是因为正确的特征只能在模型和数据的背景中定义。由于数据和模型如此多样化,所以很难概括项目中特征工程的实践。

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《最强大脑》第三场《核桃计划》比赛难点及技术解析

近日,江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩,在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终,“小度”以2:0的战绩战胜对手,并以3:1的总战绩,斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”:通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中,让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后,从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中,准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束,但对于相关人工智能识别技术的

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