一 、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
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。
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。
众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载
今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
在即将到来的ACM MM 2022学术会议上，来自美国罗彻斯特大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和Snap Research的作者们将展示一项名为“Cloud2Sketch”的有趣工作。 你可曾仰望天空，想象着云朵的形状？在这篇文章中，作者们展示一项用想象出的素描增强云层的有趣任务。 与一般意义的图像到素描转换任务不同，这项任务面临着独特的挑战：现实世界的云和物体的相似性各不相同；凭空生成的绘画往往会产生不可辨认的物体；而从素描库检索的方案由于形状上的不一致并不能直接适用；同时最优的想象也是主观的。 作者提出“C
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
颅内动脉瘤占总人口的3％，某些人群的风险更高。如果动脉瘤破裂，则会导致脑部出血（蛛网膜下腔出血）。颅内动脉瘤的早期检测以及形状的准确测量和评估在临床常规中很重要，这样就可以仔细监测动脉瘤的生长和破裂风险，从而做出明智的治疗决策。目前，用于此目的的最常用的成像技术是增强造影的计算机断层血管造影扫描（CTA）和非造影3D飞行时间磁共振血管造影（TOF-MRA）。
产品的表面缺陷检测是近年来制造业中格外关注的一项技术问题。作为生产制造过程中必不可少的一步，表面缺陷检测广泛应用于各工业领域，包括3C、半导体及电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业，催生了众多上下游企业。自20世纪开始，表面缺陷检测大致经历了三个阶段，分别是人工目视法检测、单一机电或光学技术检测以及机器视觉检测。随着光电元器件的快速发展，以及计算机技术中图像处理、人工智能等算法的深入研究，以机器视觉为代表的先进方法在工业质检中得到越来越广泛的应用。
各位关注的同学，在此向向大家表示歉意，没有及时给大家带来好的分享及推送。马上入秋了，相信很多同学都有很多科研成果，祝大家科研顺利，硕果累累。今天我们继续说说目标检测的那些事情。
近日，清华大学计图(Jittor)团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络，在两个网格分类数据集上首次取得100%正确率，在其他多个几何学习任务中，性能显著超过现有方法。
论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs
近期，一项研究工作试图让 AI 成为能够提供类似调整意见的小助手，且已取得初步成果。
AI 科技评论按：「在你离开家之前，先照一照镜子，再拿掉一件东西。」这是优雅的可可·香奈儿 (Coco Chanel) 曾经说过的一句名言，意思是指小小的改变，也可能对一个人的时尚程度造成很大的影响。无论是摘掉一件配饰、选择一件领口更高的衬衫、把衬衫塞进裤子里或者换一条颜色更深的裤子，这些小调整通常能让现有的衣服显得更时尚。换句话说，身为一名普通消费者，我们无需将原有的衣柜推倒重来也能取得「质变」。
大家对DNA应该都有一定的了解，那么DNA同样不仅仅是具有一级结构的碱基序列，而且还具有二级结构（双螺旋），三级结构（超螺旋）的特征。今天给大家介绍一个来预测DNA结构的R包DNAshapeR，其从基因组测序数据中以超高速、高通量的方式预测DNA形状特征。该软件包以核苷酸序列或基因组间隔作为输入，并生成各种图形表示，以供进一步分析。DNA预测使用滑动五聚体窗口，其中512个不同五聚体中的每一个都有独特的结构特征，从而在每个核苷酸位置（周向）定义了小沟宽（MGW），滚动，螺旋桨扭曲（ProT）和螺旋扭曲（HelT）的向量（周 等人，2013）。MGW和ProT定义碱基对参数，而Roll和HelT代表碱基对步长参数。首先我们看下需要安装的包：
这类方法首先在三维形状上提取手工特征， 进而将这些特征作为深度神经网络的输入，用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如， Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征，接着采用深度置信网络（DBN）从中层特征中学习高层特征表示， 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入，然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子， 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于，其仍然依赖手工特征的选择与参数优化，因此在某种程度上损失了深度学习的优势，无法从根本上克服手工特征存在的问题。
点云公众号开启了第二期的学习模式，由博主统筹任务，群成员自由选择选择的研究任务。半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！
看上图是不是想到10年12月7日那次历史性的詹韦连线，时隔8年我们有一次看到，但不是那个自信张开双手抛开，而是选择回头，可能这个画面，以后再也看不到了。希望我们牢记03黄金给我们90后留下的深刻记忆，向他们salute。
视觉显著性检测技术是一种计算机视觉算法，它能够识别图像或视频中最为显著或最容易吸引人类视觉注意的区域。在辅助驾驶系统中，这项技术可以用来识别和优先处理对驾驶安全至关重要的视觉信息，如行人、交通标志、潜在障碍物等。本文将探讨视觉显著性检测技术的原理、在辅助驾驶中的应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
2016年是人工智能发展的第60周年，人工智能已经走了很长一段路，随着AlphaGo的辉煌战绩的出现，又再次引爆了人工智能在各个领域的发展。回顾计算机视觉发展之路，才能让我们踩着历史的积淀，顺应发展的大潮，去探索未来。
今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术，年龄特征作为人类的一种重要生物特征，计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢？
机器之心发布 清华大学计图团队 清华大学 Jittor 团队提出了一种基于细分结构的网格卷积网络 SubdivNet。该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。 近日，清华大学计图 (Jittor) 团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络，在两个网格分类数据集上首次取得 100% 正确率，在其他多个几何学习任务中，性能显著超过现有方法。 尤为重要的是，这种基于细
机器之心专栏 机器之心编辑部 物体6D姿态估计是机器人抓取、虚拟现实等任务中的核心研究问题。近些年来，随着深度学习技术和图像卷积神经网络的快速发展，在提取物体的几何特征方面出现了许多需要改善的问题。国防科技大学的研究人员致力于通过将几何稳定性概念引入物体 6D 姿态估计的方法来解决问题。 物体 6D 姿态估计的目的是确定物体从模型坐标系到相机坐标系的刚性变换矩阵。现有方法通常通过求解观测物体与物体三维模板模型的对应关系或使用深度神经网络回归的方法计算物体位姿。得益于图像卷积神经网络的发展，现有位姿估计方法大
选自arXiv 作者：Jianwen Xie等 机器之心编译 参与：Huiyuan Zhuo、刘晓坤 近日，海康威视、UCLA、北理工联合提出了新的模型 3D DescriptorNet。该模型通过结合能量模型和容积式卷积神经网络的优点，对 3D 形状的容积形状模式进行概率建模。其独特优势有：可通过 MCMC 方法合成真实的 3D 形状模式；可被修改成条件式版本，应用于 3D 物体恢复和 3D 物体超分辨率；不同于对抗训练，利用该模型得到的 3D 生成器是稳定的，没有模式崩溃问题；可应用于半监督学习。 3D
人脸检测及对应属性的识别是现在比较流行的一个技术之一。今天我们“计算机视觉战队”就和大家说说该技术的一些详细细节。
通知：这篇文章有9篇论文速递信息，涉及人脸、目标检测、显著性目标检测和图像分割等方向 往期回顾 TensorFlow.js人脸识别—玩转吃豆豆小游戏 [计算机视觉论文速递] 2018-03-31 YOLOv3：你一定不能错过 Face [1]《Learning to Anonymize Faces for Privacy Preserving Action Detection》 Abstract：人们越来越担心计算机视觉设备通过录制不需要的视频会侵犯用户的隐私。一方面，我们希望相机系统/机器人能够通
2016年张姗姗等人从分析的角度对各个工作进行总结和归纳。通过分析错误案例来找到错误来源，并提出相应的解决方案以进一步提高检测率。研究发现，在高层级中主要有两类错误，分别是定位错误和背景分类错误。可以尝试两个解决方案，其一是针对检测框对齐性比较差这一现象，可以通过使用对齐性更好的训练样本标签来解决；而针对模型判别能力比较差的问题，可以通过在传统的 ICF 模型上使用 CNN 进行重新打分来提升检测的性能。
原标题 | Reverse Image Search with Machine Learning
医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之pyradiomics（一）理论篇
文件跳转较多，新手读起代码可能有点吃力。最好记录下每个文件是干什么的，有个大致印象即可。
图像的二值形态学处理，是利用集合论的思想，能够简化图像数据，保持基本形状特征，除去不相干的结构，此外还能并行实现。
点云数据提供了一种灵活的几何表示，可以适用于计算机图形学中的很多应用。他们还包含了很多3D采集设备的原始输出数据。虽然人工设计的点云特征取得了不错的实验结果，但是当前CNN网络结构在图像领域取得的巨大成功，推测其在点云的处理领域也存在较大的应用价值。点云数据格式在设计之初天然的缺少拓扑信息，所以设计一个模型可以回复拓扑信息增加点云的表示能力，是一个重要的处理方案。为此本文设计了新的网络模型被称为EdgeConv，该模型适用于基于CNN的高级别的点云分割和点云聚类任务。EdgeConv的作用在于在每层中计算网络动态图。本结构是可微的并且能够直接插入到当前的网络结构中。在整体上和单个点上与当前已有的一些模型进行对比， EdgeConv 存在以下几个优点：1、整合了局部的领域信息；2、可以叠加使用来学习全局的形状特征；3、并且在多层的结构中，由于特征空间的亲和性，该结构可以捕获嵌入在点云中的原始隐藏特征。本文在ModelNet40, ShapeNetPart和S3DIS三种数据集中进行了测试。
1、数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，图像看成二维、三维或者更高维的信号。
A 显示器 B 数字化仪 C 打印机 D 绘图仪
本文提出了一种不需要人脸检测的人脸对齐方法。该方法分为两个步骤：1）Basic Landmark Prediction Stage，通过人脸特征点检测；2）Whole Landmark Regression Stage，基于人脸特征点位置，使用一个 Pose Splitting Layer 生成人脸的姿态。该方法可以用于任意姿态的人脸对齐，不需要人脸检测，且在实验中取得了不错的效果。
我们经常会使用到背景图片，但有时候需要把背景图片设置一个半透明的效果，那么就需要以下的CSS了。这是一个CSS滤镜达到的效果，应用十分广泛。
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴，
1、运行test_mult_shape函数，设定相同的随机数组，两次运行两个一行的多维正态分布的结果。
机器之心报道 参与：小舟、Racoon 与使用预先设定的光滑 prior 不同，这篇 SIGGRAPH 论文使用 CNN 自动生成 prior，准确建模细粒度特征的同时过滤噪声与异常值。 近日，来自以色列特拉维夫大学的研究者提出了一种从输入点云重构曲面网格的技术——Point2Mesh。与之前方法需指定一个用于编码期望形状的 prior 不同，该研究使用输入点云来自动生成 prior，并称其为 self-prior。该 self-prior 将重复出现的几何形状由单一形状封装在深度神经网络的权重之中。
开门见山。最近阅读了一篇论文，加上看了一些之前的工作。记录一下，CNN 到底学到了什么东西，或者换句话讲。到底是什么样的特征在影响着CNN 的性能？
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
研究人员开发出新算法，使机器人无需多角度取景，就可以迅速识别出三维空间里的物体。 目前机器人识别三维空间里的物体都是通过多个角度观察来收集信息，从而做出判断，故而常出现反应速度慢和对存储和计算资源的需求量大等问题。对此，研究人员开发出一套新的计算机视觉算法，即使在部分物体被遮挡的条件下，它也能够使机器人直接识别出物体，无需多角度收集信息。 类似传统的用于训练机器人的计算机视觉算法，该算法也需要通过四千个分布在十个不同类别的物体数据的训练，以此来了解这个世界。 当我们需要机器人识别物体时，传统的算法只是用来训
目前的医学实践中，血管分割技术在眼底图像分析与计算机辅助眼病诊断中扮演着举足轻重的角色，它是医疗诊断、手术辅助设计的基础，且对早期发现和治疗不同的心血管病和眼部疾病（如中风、静脉阻塞、糖尿视网膜病变和动脉硬化）具有重要意义。
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