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    特征点怎么用

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  • 机器学习:用初等数学解读逻辑回归

    但是对于多分类的问题,也就是做选择题,怎么用逻辑回归处理呢?其基本思路也是二分类,做判断题。比如你要做一个三选一的问题,有ABC三个选项。首先找到A与BUC(”U”是并集符号)的分离边界。然后再找B与AUC的分离...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1059浏览量

  • 详解谱聚类原理

    所以,可以说拉普拉斯矩阵的作用是对所有样本进行了降维表示,因为是用特征向量表示,所以整个图拉普拉斯矩阵在k个特征向量表示后也保留了很多关键信息,最后通过kmeans对这些降维后的Xi进行聚类。

    文章 磐石001 2018-06-08 778浏览量

  • 大牛讲堂|SLAM最终话:视觉里程计

    近年来流行的特征点计算则更为复杂,主要的目的是,在图像发生一定的改变后,特征点提取算法仍能提取出相同的点,并能判别它们之间的相关性。常用的特征点有Harris角点、SIFT、SURF、ORB等。它们能够标识出,计算机...

    文章 青衫无名 2017-08-01 2121浏览量

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  • OpenCV教程(43) harris角的检测(1)

    相比来说E,F的角更适合描述当前的图像的特征,也更好检测,因为你不论怎么移动图像,这些角的特征都和图像其它部分不同。所以在计算机视觉中,我们通常角来描述图像特征。E,F中的角我们通常称作角(corner ...

    文章 迈克老狼1 2014-02-13 745浏览量

  • 中国人工智能学会通讯——基于视频的行为识别技术 1.4 早期行为识别方法

    怎么?一个简单的方法,可以把这些特征串 起来,再去学习字典。但是这个方法效果 并不好,因为串起来后特征维度高了,增 大了字典学习的难度。因此,大家传统的 做法就是,静态图像的特征和动态的光流 分别学习...

    文章 行者武松 2017-09-01 1553浏览量

  • 机器学习系列|从白富美相亲看特征预处理与选择

    我们逻辑回归的方法可以求出这些权重,把这些权重大的特征挑出来,你再它们来找女婿就方便了。韩妈妈说:“逻~辑~什么?赵媒婆说:“高科技了,你不懂的。不过给我干儿子写了个博客来介绍,你可以看看。16.特征...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 979浏览量

  • 利用tca时间聚簇分析方法分析fmri数据

    在原始的tca中,大脑在这150多个时间的峰值信号值是怎么计算的呢。它是基于这样的假设:一个体素在一次run中,只会被激活一次。这个很好判别,在n*t的矩阵A中,n代表体素个数,t代表时间个数(一般为150多个),...

    文章 文艺小青年 2017-09-14 1123浏览量

  • 深度丨110亿美金还不够,阿里使用这种AI手段创造更多广告收入(附PPT)丨CCF-GAIR 2017

    为什么Kernel方法在工业界不怎么用?因为计算不可行。一般Kernel方法,其矩阵是数据量的平方级。当数据量特别大的时候,工业界只能使用线性级别。2、Tree based方法:在ID特征上表现不够好 Tree based方法在一些低维...

    文章 行者武松 2017-08-01 1200浏览量

  • 深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法

    比如说连续性特征的阈值集合应该怎么找,比如说连续性特征和离散型的特征混合的情况,怎么在代码当中区分,等等。只有实际动手做过,才能意识到这些问题。虽然平时也不到决策树这个模型,但是它是很多高级模型的...

    文章 云栖号资讯小哥 2020-05-29 318浏览量

  • 机器学习入门(二) — 回归模型 (理论)

    3.2 如果二次函数怎么样?3.3 更高阶的多项式 4 你相信这个模型吗?显然,相比二次函数并不好!过拟合 5 通过训练-测试分离来评估过拟合 你相信这个拟合吗?二次函数怎么样呢 如何选择模型阶数/复杂度 训练/测试分离 ...

    文章 javaedge 2018-12-08 1110浏览量

  • 如何在Kaggle比赛上击败98%的对手?你需要一份七步秘笈

    趋势相关性可以告诉我们,训练集和测试集趋势的相似度,以及每个区间的平均值,以及这些数值要怎么用。上面这个特征,两个集子的相关性达到99%。很好,一点也不嘈杂的样子。二是趋势变化(Trend Changes):有时候,...

    文章 技术小能手 2018-11-07 5240浏览量

  • PHOG特征

    具体来讲,HOG特征描述的是一个区域,它可以是一个cell大小,也可以是一个windows大小,anyway,ROI内逐像素计算梯度方向,然后按预设将所有角度等分为若干份,每个像素的梯度方向就划归到特定角度范围内,那么...

    文章 lovedan 2016-07-13 899浏览量

  • AR识别技术不再成为难以逾越的技术壁垒

    图中每个箭头代表一个检测到的特征点,箭头的起始位置为特征点坐标,方向为特征点主方向,长度为所检测到的尺度空间。以上是简要的SIFT算法原理描述,详细实现细节感兴趣的可以参考论文(Lowe,2004)。图片识别 特征点...

    文章 tmall-喵君 2017-04-28 11642浏览量

  • 《Visual C++数字图像模式识别技术详解(第2版)》一3.4 形状特征

    在图像分析中,可用边界拟合的曲线来描述物体的边界特征。曲线拟合是数值分析中重要的内容,通常使用最小均方误差准则来找出一定参数形式下的最佳拟合函数。具体选择什么参数形式与问题有关,通常采用多项式的形式...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1166浏览量

  • 菜鸟—需求预测与分仓规划季军——“我们为R代言”团队赛后总结

    由于给的特征非常多,不同的时间窗口都会获得一系列的特征,所以滑窗方法来做的话,特征还会有几倍的增长。分类问题是在空间中找个超平面把空间切分成两半,有一个的数值偏差很大时会很影响分界线。对于回归问题...

    文章 大数据史记 2017-04-05 4408浏览量

  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    右下角的第二象限是简单模型加上微观特征,最有名的就是大家熟知的谷歌Adwords,线性模型加上千亿特征做出了世界顶尖的广告点击率预估系统。左上角的第三象限是复杂模型加宏观特征,也有诸多知名公司做出了非常好...

    文章 行者武松 2018-01-08 971浏览量

  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    右下角的第二象限是简单模型加上微观特征,最有名的就是大家熟知的谷歌Adwords,线性模型加上千亿特征做出了世界顶尖的广告点击率预估系统。左上角的第三象限是复杂模型加宏观特征,也有诸多知名公司做出了非常好...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 841浏览量

  • 【干货篇】bilibili:基于 Flink 的机器学习工作流平台在 b 站的应用

    有很多特征是使用离线+实时组合的方式得出结果,历史数据离线算,实时数据 Flink,读取特征的时候就拼接。但是,这两套计算逻辑有的时候不能复用,所以我们也在尝试使用 Flink 做批流一体,将特征的定义全部...

    文章 阿里云实时计算Flink 2021-05-27 1204浏览量

  • “以图搜图”的奇葩用途 | 深度

    但对于人眼来说易如反掌的刺激怎么用机器语言记录呢?陈杰告诉雷锋网(公众号:雷锋网),在机器眼中,每一个特征点都会被记录为描述性的数据,这些数据包括像素矩阵,颜色、纹理、梯度、形状分布等 在博云视觉的...

    文章 boxti 2017-08-09 2201浏览量

  • 原来CNN是这样提取图像特征的。。。

    每一个卷积核都可以提取特定的特征,不同的卷积核提取不同的特征,举个例子,现在我们输入一张人脸的图像,使用某一卷积核提取到眼睛的特征另一个卷积核提取嘴巴的特征等等。而特征映射就是某张图像经过卷积运算...

    文章 技术小能手 2018-11-26 2505浏览量

  • BRIEF算法

    二进制串描述局部特征,好处有二:一是很少的bit就能描述独特的性质;二是可以汉明距离计算两个二进制串之间的特征,计算速度快。在实际应用中的好处是:算的准;算的快;省内存。BRIEF特征的建立和用于匹配,都...

    文章 lovedan 2015-11-22 963浏览量

  • 陈磊-大数据风控:拍拍信的AI视角

    鉴于特征提取都是以人为主,这就难免会有局限性,很多高维度、宽广度的数据衍生出来新的特征就很难经验进行捕捉。下图是google在使用的一个专家+机器的特征工程模型框架: 左边是比较明显的广度特征,专家可以凭...

    文章 技术小能手 2017-10-25 2063浏览量

  • Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二)

    因为我们要学习的是特征的表达,那么关于特征,或者说关于这个层级特征,我们需要了解地更深入。所以在说Deep Learning之前,我们有必要再啰嗦下特征(呵呵,实际上是看到那么好的对特征的解释,不放在这里有点...

    文章 云栖希望。 2017-12-04 1002浏览量

  • 人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    然后将这个矩形小块划分为黑色和白色两部分,并分别对两部分所覆盖的像素(图像上的每个称为一个像素)的灰度值求和,最后白色部分像素灰度值的和减去黑色部分像素灰度值的和,得到一个Haar特征的值。...

    文章 青衫无名 2017-08-01 894浏览量

  • 无人驾驶技术的灵魂——SLAM的现在与未来

    图1 MonoSLAM的运行时截图,左侧:追踪特征点在图像中的表示,右侧:特征点在三维空间中的表示 这种做法在今天看来固然存在许多弊端,但在当时已经是里程碑式的工作了,因为在此之前的视觉SLAM系统基本不能在线运行...

    文章 知与谁同 2017-08-01 2421浏览量

  • 深度 | 卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?

    我们了一个 5×3×5 的滤波器在整个图像上滑动,在滑动过程中,采集在滤波器与输入图像的块之间的积。3.看上去就是这样子 对于采集到的每个积来说,其结果都是一个标量。所以当我们这个滤波器卷积一个完整的...

    文章 沉默术士 2017-05-02 1388浏览量

  • 吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

    池化(Pooling):卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征,池化层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。优点: 显著减少参数数量 池化单元具有平移不变性 在实际中经常使用的是最...

    文章 大黄有故事 2017-12-08 1718浏览量

  • 实时数仓入门训练营:基于 Apache Flink + Hologres 的实时推荐系统架构解析

    Hologres在这里的作用是特征存储,Hologres特征存储的好处是可以提供非常高效的查,另一个就是在做实时特征计算的时候,经常会产生一些不准确的特征,需要在后期对这些特征进行一些修正。可以通过Flink加Hologres...

    文章 阿里云实时计算Flink 2021-07-13 329浏览量

  • 为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法?

    作者们采取了一个很巧妙的方法:对于负特征值的那个方向,任何两个在这两个方向上的投影的距离只要大于 u/2,那么它们中间至少有一个能够通过多跑几步 GD 逃离鞍点。也就是说,会持续陷在鞍点附近的所在的区间...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1147浏览量

  • 简单、直观的实现优于复杂、难懂的实现,最近开发扑克识别过程的总结

    计算对称的颜色相同的的个数,然后这个个数除以总的像素数量,就得到Blob的对称因子。这个定义简单、直接,方便计算。黑桃左上块的对称因子很小,而草花的左上块对称因子较大,两个就识别开了。当然,这里还...

    文章 最美的回忆 2017-02-28 773浏览量

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