feature-extraction

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    긍정적이고 부정적인 훈련 샘플의 돼지 특징을 추출하여 자동차를 분류하고 싶습니다. 문제는 각 이미지에서 얻은 HOG 기능을 어떻게 훈련 가능한 데이터 벡터로 "변환"할 것인지 잘 모르겠다는 것입니다. 편집 : 감사합니다. Bentoy13이 제안한 (감사합니다) 매트릭스를 연결하려고했지만 결합 할 치수가 확실하지 않았습니다. 마지막 질문이 하나 있습니다.이

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    나는 시각적 단어의 가방을 사용하여 이미지의 특징을 묶어 사용하고 있습니다. 지금까지 내가 만난 모든 작업은 SIFT, SURF 등을 사용하여 계산 된 클러스터링 피처에 BOW를 사용했습니다. 아마도 이것을 놓쳤을 지 모르지만 BOW에 색 막대 그래프 피처를 나타내고 BOW에 에지 지향 히스토그램 피처를 나타낼 수 있습니다. 나는 이미지 분류자를 작업 중이

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    실내 로컬라이제이션 기능에 대한 내 논문 프로젝트에서 작업하고 있지만 객체 감지 및 추적과 관련하여 아무런 문제가 없습니다. MATLAB 2012a를 사용하고 있지만 프로그램의 이전 버전 때문에 코드의 일부 기능이 작동하지 않습니다. 조언 좀 해 주시겠습니까? 특히 나는 showMatchedFeatures 및 estimateGeometricTransform

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    난 I가 16 * 16 * 31 행렬 조금 혼란이다 VLFeat HOG http://www.vlfeat.org/overview/hog.html 대한 가이드 알았다. 누구든지 함수가 반환하는 행렬에서 분류 작업에 사용할 수있는 기능을 어떻게 추출 할 수 있습니까? 감사합니다.

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    학교 프로젝트 용 코드 인식기를 쓰고 있습니다. mp3 파일에서 기능을 추출하고 SVM을 코드 레이블과 함께 사용해야합니다. 어떻게하면 오디오 파일에서 주파수를 추출 할 수 있습니까? 동기화 채도가 떨어질 수있는 scipy 패키지가 있습니까?

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    분류 문제로 사용할 오디오 파일에서 피치 피쳐를 추출하려고합니다. 분류를 위해 python (scipy/numpy)을 사용하고 있습니다. scipy.fft을 사용하여 주파수 기능을 사용할 수 있다고 생각하지만 주파수를 사용하여 음표를 근사하는 방법을 알지 못합니다. 나는 조금 연구를하고 색도 스케일의 음표를 위해 주파수를 12 빈 (bin)으로 매핑하는 크

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    나는 이것에 대해 확신이 없지만 RGB 색상 히스토그램을 사용하여 서핑으로 계산 된 관심 지점 주변의 기능을 계산하려고합니다. 최종 기능은 256 차원으로 길어질 것입니다. 그러나 이것이 정확한지 확신 할 수 없습니다.

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    필자는 필기/서명 위조를 감지하는 데 사용 된 모든 방법을 살펴 보았습니다. SIFT, SURF와 같은 자동 특징 매칭 알고리즘을 사용하여 필기 위조를 탐지하는 데이 기능을 사용할 수 있습니까? 스캔 한 이미지에서 기능을 추출하는 방법은 무엇입니까?

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    목표 : 리프 이미지의 특정 영역을 감지하고 싶습니다. 내 주변과 관련된 문제를 발견했습니다. 근접한 것은 segment object(leaf) which is on the white paper using image processing (흰색 배경에서 잎을 제거함)이지만 내 몸이 넘어서서 잎의 질병 부위를 추출/분할하는 것을 목표로합니다. 문제점 : 이미지

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    내 프로젝트는 기능 추출 및 오디오 파일 분류를 수행 할 수있는 Android 앱을 만드는 것입니다. 그래서 먼저 테스트 실행으로 Java 애플리케이션을 작성합니다. jAudio의 기능 추출기 패키지를 사용하여 오디오 파일에서 오디오 기능을 추출하려고합니다. 초보자로서 .wav 파일을 입력하고 해당 파일에 기능 추출 작업을 실행 한 다음 그 결과를 .ARF