原创 圖像特徵之SURF特徵匹配

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/27/image-feature-surf/   加速魯棒特徵(Speed Up Robust Feature, SURF)和SIFT特徵類似,同樣是一

原创 圖像特徵提取之Haar特徵

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/15/image-feature-haar/   Haar特徵是一種用於目標檢測或識別的圖像特徵描述子,Haar特徵通常和AdaBoost分類器組合使用

原创 圖像特徵之FAST角點檢測

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/30/image-feature-fast/   前面已經介紹多種圖像特徵點(角點、斑點、極值點)的檢測算法,包括Harris、LoG、HoG以及SIF

原创 圖像特徵之LoG算子與DoG算子

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/20/image-feature-LoG-DoG/   LoG(Laplacian of Gaussian)算子和DoG(Difference of G

原创 圖像特徵描述子之PCA-SIFT與GLOH

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/28/image-feature-PCA_SIFT-GLOH/   SIFT和SURF是兩種應用較爲廣泛的圖像特徵描述子,SURF可以看做是SIFT特徵

原创 圖像特徵之Harris角點檢測

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/18/image-feature-harris/   角點檢測(Corner Detection)也稱爲特徵點檢測,是圖像處理和計算機視覺中用來獲取圖像

原创 圖像特徵描述子之BRIEF

原文站點:https://senitco.github.io/2017/07/05/image-feature-brief/   BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Feature

原创 機器學習算法之數據降維

原文站點:https://senitco.github.io/2017/05/10/data-dimensionality-reduction/   數據降維是通過某種數學變換將原始高維屬性空間,轉變爲一個低維子空間,對數據進行降

原创 圖像特徵之SIFT特徵匹配

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/24/image-feature-sift/   尺度不變特徵變換(Scale-invariant feature transform, SIFT)是計

原创 圖像特徵提取之HOG特徵

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/10/image-feature-hog/   方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特徵是一種在計算

原创 數據挖掘中的度量方法

原文站點:https://senitco.github.io/2017/05/24/measurement-method/   在數據挖掘中,無論是對數據進行分類、聚類還是異常檢測、關聯性分析,都建立在數據之間相似性或相異性的度量

原创 圖像特徵提取之LBP特徵

原文站點:https://senitco.github.io/2017/06/12/image-feature-lbp/   局部二值模式(Local Binary Patter, LBP)是一種用來描述圖像局部紋理特徵的算子,L

原创 圖像特徵描述子之ORB

原文站點:https://senitco.github.io/2017/07/09/image-feature-orb/   ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法是對FAST特徵點檢測和BR

原创 圖像特徵之SUSAN角點檢測

原文站點:https://senitco.github.io/2017/07/01/image-feature-susan/   SUSAN(Small univalue segment assimilating nucleus)

原创 Chinese Text Detection and Recognition

原文站點:https://senitco.github.io/2017/03/03/text-detection-recognition/   The task of Chinese text detection is to lo