最近有朋友在研究Halcon中gen_gabor的函数，和我探讨，因为我之前也没有怎么去关注这个函数，因此，前前后后大概也折腾了有一个星期去模拟实现这个东西，虽然最终没有实现这个函数，但是也是有所收获，这里做一点总结，也算是最这个函数有个完美的收尾吧。
代码已开源: https://github.com/JoestarK/LiDAR-Iris
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
参考博客：https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中，G
https://developer-public-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/column/column/10335061/20230218-68017941.png
参考博客： https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中
作者：夏 敏 编辑：李文臣 PART 01 gabor介绍 gabor特征 首先我们介绍下Gabor 特征，它是一种可以用来描述图像纹理信息的特征，Gabor 滤波器的频率和方向与人类的视觉系统类似，特别适合于纹理表示与判别。它主要依靠 Gabor 核在频率域上对信号进行加窗，从而能描述信号的局部频率信息。 而Gabor 核靠傅里叶变换，我们才能将信号转换到频率域，才能让Gabor核在频率域去加窗。而在原本的空间域中，一个 Gabor 核实际上就是一个高斯核与正弦波调制的结果，可以看做是高斯核应用在了正弦
自从Vision Transformer（ViT）的开创性工作以来，视觉 Transformer 在诸如图像分类、目标检测和语义分割等各种计算机视觉任务中取得了令人瞩目的进展。它们为这些任务提供了新的模式和解决方案，同时打破了卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉领域的垄断。普遍认为，自注意力是 Transformer 成功的关键。这种注意力机制能够同时建模输入序列中不同位置之间的关系，在全局特征交互和长距离依赖提取方面表现出色。
下面将会一步一步演示，并 详细分析内部的原因，会尽量用清晰直观的方式，让大家去理解，以收获更多的知识！
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题，涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯滤波（Gaussian Filter）、中值滤波（Median filter）、仿射变换（Afine Transformations）等100多个知识点。
AI 科技评论按：近日，美图云视觉技术部门与中科院自动化所共同合作研发，提出一种基于类脑智能的无监督的视频特征学习和行为识别的方法 NOASSOM (Hierarchical Nonlinear Orthogonal Adaptive-Subspace Self-Organizing Map based Feature Extraction for Human Action Recognition)，该方法不依赖于标签信息，可以自适应地、无监督地学到视频的特征表示，相关成果已发表在 AAAI 2018 上，
机器之心原创 作者：邱陆陆 10 月10日，中科视拓对外公布，获得安赐资本领投的数千万元 pre-A 轮融资。这是去年秋天中科视拓宣布成立，并获得线性资本领投的千万级天使轮融资后，首次公开融资消息。 去年初秋，中科院人脸识别专业研究员山世光携千万级天使融资创业的消息引发了人工智能领域内一次不小的震动，如今整整一年过去了，人脸识别领域繁盛如烈火烹油，而中科视拓这家静水深流的公司却并未给我们太多机会得以一窥其庐山真面目。9 月，机器之心来到中科视拓，与「学者山世光」聊了聊人脸识别学界 20 年里走过的万水千山和
这两种分类方式并不是割裂的，而是互相交叉的，用于图像处理的滤波器也有线性、非线性、自适应之分。
光学指纹当前随着成本的下降，各大厂商都在低中高端旗舰用上了光学指纹。有别于传统的电容指纹，光学指纹在解锁性能上目前都进行了优化，性能接近电容指纹。
图1：来自(Bruna等人，ICLR，2014)的图，描绘了3D领域内的MNIST图像。虽然卷积网络很难对球面数据进行分类，但是图网络可以很自然地处理它。可以把它当做是一个处理工具，但在实际应用程序中会出现许多类似的任务。
纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。鉴于纹理分析应用广泛，本研究主要集中在生物医学图像分析领域，并整理了一份最新的生物组织和器官相关的疾病产生的纹理变化的列表，可用于查阅疾病的发病和进展。最后，总结了纹理分析方法作为疾病生物标记物的作用。本文发表在IEEE REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERING杂志。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
以往研究表明，Alpha同步的降低与注意增强相关，然而alpha同步的增加却与注意无关。为了验证alpha同步是否与注意存在因果关系，来自麻省理工学院的研究者使用MEG手段进行了研究，相关成果发表在著名期刊Neuron上。
大数据文摘作品 近日，美图云视觉技术部门与中科院自动化所共同合作研发，提出一种基于类脑智能的无监督的视频特征学习和行为识别的方法NOASSOM (Nonlinear Orthogonal Adaptive-Subspace Self-Organizing Map)，该方法不依赖于标签信息，可以自适应地、无监督地学到视频的特征表示，相关成果已发表在AAAI2018。 大数据文摘就NOASSOM算法对美图云相关负责人进行了采访，针对NOASSOM效率问题，美图云告诉大数据文摘，NOASSOM由于引入核函数，在模
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。
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。
始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层中带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。
始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。 为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。 最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的，也可能是相互之间互相依赖，这种依赖性可能是有结构的，也可能是按某种概率分布排列的，也可能是某种函数形式。图像
人类越来越接近于了解大脑如何编码视觉信息，因为研究人员现在已经开发出一种方法，可以将随时间变化的大脑反应映射到图像，以揭示大脑如何处理视觉信息。
每个卷积核提取不同的特征。每个卷积核对输入进行卷积，生成一个feature map，这个feature map即体现了该卷积核从输入中提取的特征，不同的feature map显示了图像中不同的特征。
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
AI 科技评论按：2018 年 4 月 14 日-15 日，中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所举办第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 傅立叶变换属于调和分析的内容。”分析”二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，”分析”二字，实际就是”条分缕析”而已。它通过对函数的”条分缕析”来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，”分析主义”和”还原主义”，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。 在数学领域，也是这样，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。”任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; 4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。 傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，也助力了产业智能升级和降本增效。 其中生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认证
提到生成式建模，读者们总是第一时间想到生成对抗网络 (generative adversarial network, GAN)。GAN 采用隐式的生成式建模方法 [8]，其先假定一个较为简单的随机变量的分布如高斯分布，
1. 求小波变化系数时a b怎么取? 小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 写在最前面 为了方便各位童鞋们阅读与学习，这里对2017年深度学习方面的历史文章按照类别进行汇总，主要分为深度学习基础，计算机视觉，以及自然语言处理三个类别。 1 深度学习基础 深度学习入门 入门|详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 深度学习必备---用Keras和直方图均衡化---数据增强 Batchnorm原理详解 AI从业者搞懂---这10种深度学习方法---老婆孩子热炕头 一步步教你理解LSTM 应用TF-Slim快速实现迁移学习 一文看懂常用的梯度
（1） 基于对象的场景分类： 这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景； 基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有 代表性的对象来确定自然界的位置。典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤：
毕业设计完成于2012年，现阶段关于图像的东西都是走神经网络了，本文仅可以作为背景知识和简单的课程设计参考,本文另附一个MFC演示程序见文末下载链接
AI科技评论按：伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集，这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
SVM网上已经有说的非常好的，有浅显易懂的也有从最基础的公式上一步步推导的，参考大神July的这篇关于SVM的博客，希望深入了解的可以看看这篇讲的非常好。
当今世界，随着科技的不断进步，生物识别技术已经成为了安全和身份验证领域的热门话题之一。如：人脸识别，指纹识别，虹膜比对，掌纹识别等。其中，掌纹识别技术作为一种生物特征识别方法，因其高度精准和高度安全性而备受关注。在这一背景下，越来越多的应用领域开始采用掌纹识别技术，包括金融、安全、物流和智能门禁等。本文将介绍如何在X86架构的嵌入式系统上部署一个开源的掌纹识别算法。
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 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 LBP特征理解。 http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 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年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计，我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量，架构的设计以赫布理论和多尺度处理直觉为基础。我们在ILSVRC14提交中应用的一个特例被称为GoogLeNet，一个22层的深度网络，其质量在分类和检测的背景下进行了评估。
本文展示了如何使用Matlab中滤波器设计规格对象函数fdesign的使用方法。根据fdesign创建的滤波器规格对象，可以使用design函数直接设计滤波器。
[导读] 带通滤波器：它允许一定频段的信号通过，抑制低于或高于该频段的信号、干扰和噪声；带阻滤波器：它抑制一定频段内的信号，允许该频段以外的信号通过。
滤波器是一种用来减少或者消除干扰的电气部件，其功能是对输入信号进行过滤处理得到所需的信号。
滤波器是什么? 滤波器是对波进行过滤的器件，一般有两个端口，一个输入信号、一个输出信号。可以说它是重要的电子元器件，滤波器把电源功率传输到设备上，大大衰减经电源传入的EMI电磁干扰信号，保
本文使用Matlab中的Signal Processing Toolbox中的designfilt函数，并根据频率响应实现如下两种滤波器：
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