特征提取

特征提取——捕捉“关键线索”，区分不同物体

特征提取技术的瓶颈与突破方向

特征提取技术的多行业应用落地：从理论到实践的价值转化

经典深度学习模型的特征提取原理与应用

自主学习主导，深层语义特征的提取逻辑

角点与轮廓特征提取：捕捉目标的关键特征点，实现目标定位

捕捉图像的轮廓边界，奠定特征提取基础

计算机视觉中特征提取的定义与核心要求

机器学习完整流程

对数据进行预处理和特征工程，包括数据清洗、归一化/标准化、特征选择、特征提取、生成新特征等，以使数据适合后续建模。

语音识别包含哪几种

语音识别是一门多学科交叉技术，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。它的任务主要是将语音信号转换成对应的文字。为了实现这一目标，语音识别系统通常包括特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码等部分。

机器学习算法工作原理

在这篇文章中，小编将对机器学习的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

人脸识别原理及处理流程

人脸识别将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对人脸识别的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

基于数学形态谱嫡的机械部件性能退化特征提取

摘要:提出了基于数学形态谱嫡的性能退化特征提取方法。首先对机械状态振动信号进行多尺度形态分解,建立数学形态谱,在此基础上,结合信息嫡理论,度量振动信号在不同尺度域划分下的形态复杂性。实验结果表明,以数学形态谱嫡作为特征参数,可以有效地描述轴承、齿轮等旋转机械部件的性能退化趋势。

基于特征提取模式的脑电信号分析方式

摘要:脑机接口是脑电信号识别的重要研究方向,正确区分脑电信号是将思维意识转化为外围设备具体动作的根本前提。现重点分析了一种基于特征提取模式的脑电信号分类识别方法,致力于有效提升分类的精度。首先利用功率谱模型提取脑电信号的时频特征,并将其作为人工神经网络的样本集及测试集,然后搭建多层反向传播网络,再利用LMS改进算法进行训练,最终得到分类识别结果。经实验证明,该脑电信号识别方法的分类效果良好。

基于曲线匹配的中长期电力负荷分配方法

摘要:针对目前发电企业电力负荷分配存在的问题,提出了一种基于曲线匹配的中长期电力负荷分配方法。通过将所提方法与传统分配方法进行实验对比证明,所提分配方法具有更高的匹配度,更适用于实际的电力负荷分配中。

基于视频聚类的关键帧提取算法

摘要：关键帧可以有效减少视频索引的数据量，是分析和检索视频的关键。在提取关键帧过程中，为了解决传统聚类算法对初始参数敏感的问题，提出了一种改进的基于视频聚类的关键帧提取算法。首先，提取视频帧的特征，依据帧间相似度，对视频帧进行层次聚类，并得到初始聚类结果；接着使用K-means算法对初始聚类结果进行优化，最后提取聚类的中心作为视频的关键帧。实验结果表明该方法可以大幅提高关键帧的准确率和查全率，能较好地表达视频的主要内容。

基于形态特征提取的图像匹配搜索技术研究

摘要：传统的图像搜索方法一般是由图像处理软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理等特征，并以此建立特征索引库，进而由用户输入要查找的物品图像，从而找出与之具有相近特征的图像。而文中给出了从数学形态学的角度来提取图像的关键形态特征，然后建立海量物品图片的形态细化骨架库，并以此简化图像搜索的关键内容，降低数据库存储量，提高匹配效率以及准确性的具体方法。

基于智能语音的智能家居系统设计

摘 要 ：文中设计了一款智能家居系统，主要介绍了语音识别技术的相关基础原理以及流程。详细分析了一段语音信号从采集到预处理，提取特征值后与语音库中的声学模型比对得出识别结果的过程及隐马尔科夫的建模过程、算法流程，最后利用 Arduino 开发板搭建智能家居系统。

人脸表情识别算法综述

摘 要：人脸表情识别因其广泛的应用领域与良好的发展前景，成为计算机视觉领域的一个研究热点。文中综合论述了表情识别的研究状况与各类算法，并对其中的特征提取算法与表情分类算法进行了简单描述。常规的特征提取算法有基于几何特征的提取方法、基于整体统计特征的提取方法、基于频率特征率的提取方法和基于运动特征的提取方法。常规的表情分类算法则从基于传统机器学习与深度学习两个角度进行介绍。