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图像特征提取及语义分析_赵捷

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简介：
赵捷专注于图像处理与计算机视觉领域，尤其擅长图像特征提取和语义分析技术的研究与应用。 图像特征提取与语义分析是通过抽取底层视觉特征并利用先进的图像处理技术来描述、分类及理解图像内容的过程。这项研究的核心在于建立图像的低级特性与其高级含义之间的联系，这在计算机视觉领域中是一个重要的挑战和热点问题。 本书从基础概念出发，全面介绍了用于理解和解释数字图像的技术与理论框架。涵盖的主题包括但不限于：数字图像处理的基本原理、特征提取技术及其应用、目标识别方法以及场景理解等方面的内容。为了更好地展示这些理论的实际运用价值，书中还提供了多个案例分析及实验结果的图片。 整本书以清晰的语言和丰富的插图相结合的方式呈现了复杂的概念和技术细节，使得读者能够轻松掌握相关知识。因此，《图像特征提取与语义分析》不仅适合作为高等院校计算机及相关信息专业的研究生以及高年级本科生的学习参考资料，而且对于从事计算机视觉等领域的科研人员来说也是一本值得推荐的读物。 作者：赵捷 出版社：重庆大学出版社 出版日期：2015年6月

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  • 图像特征提取及语义分析_赵捷
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    赵捷专注于图像处理与计算机视觉领域，尤其擅长图像特征提取和语义分析技术的研究与应用。 图像特征提取与语义分析是通过抽取底层视觉特征并利用先进的图像处理技术来描述、分类及理解图像内容的过程。这项研究的核心在于建立图像的低级特性与其高级含义之间的联系，这在计算机视觉领域中是一个重要的挑战和热点问题。 本书从基础概念出发，全面介绍了用于理解和解释数字图像的技术与理论框架。涵盖的主题包括但不限于：数字图像处理的基本原理、特征提取技术及其应用、目标识别方法以及场景理解等方面的内容。为了更好地展示这些理论的实际运用价值，书中还提供了多个案例分析及实验结果的图片。 整本书以清晰的语言和丰富的插图相结合的方式呈现了复杂的概念和技术细节，使得读者能够轻松掌握相关知识。因此，《图像特征提取与语义分析》不仅适合作为高等院校计算机及相关信息专业的研究生以及高年级本科生的学习参考资料，而且对于从事计算机视觉等领域的科研人员来说也是一本值得推荐的读物。 作者：赵捷 出版社：重庆大学出版社 出版日期：2015年6月
     
  • 图像分割及特征提取
    优质
    图像分割及特征提取是计算机视觉领域中的关键技术，涉及将图像划分为具有相似性质的区域，并从这些区域中抽取有意义的信息以进行进一步分析。 这段文字是对数字图像处理的一个简单的了解性认识，非常有用。
     
  • PCA.zip_ICA特征提取与PCA图像分析_主成分分析及特征比较方法
    优质
    本研究探讨了PCA和ICA在特征提取中的应用，并通过主成分分析对PCA技术进行深入图像分析，对比不同特征提取方法的效果。 PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）是目前图像处理领域常用的特征提取方法之一。PCA通过降维技术来简化数据集的复杂性，而ICA则用于将混合信号分解为相互独立的源信号。这两种方法在图像压缩、人脸识别等领域有广泛应用。
     
  • 图像特征提取与分类
    优质
    图像特征提取与分类研究领域聚焦于开发先进的算法和技术，用于有效识别和分析图像中的关键信息。这些技术在模式识别、计算机视觉及人工智能等众多应用中发挥着重要作用。通过从大量数据中抽取有价值的特征，并准确地将它们归类到特定类别，我们能够实现更智能化的数据处理与决策支持系统。 毕业论文中的图像特征提取与分类是研究的重要组成部分。这一过程涉及从图像数据中抽取有意义的特征，并根据这些特征对图像进行归类分析。
     
  • LDA.rar_LDA全面应用_LDA特征提取_图像特征选择_数据特征提取_聚类数据分析
    优质
    本资源包深入探讨了Latent Dirichlet Allocation (LDA)技术的应用，涵盖特征提取、图像特征选择及数据特征提取等领域，并提供聚类分析解决方案。 线性判别分析（LDA）可用于特征选择，在数据集或图像处理中提取有用特征，适用于分类和聚类等机器学习任务。
     
  • 脑电信号的分析及特征提取-脑电信号的分析及特征提取
    优质
    本研究聚焦于脑电信号的深入分析与关键特征提取技术，旨在通过有效的信号处理方法揭示大脑活动模式，为神经科学和临床应用提供重要数据支持。 脑电信号分析与特征提取 指导教师: 童基均 老师 学 生: 叶建伟 班 级: 03电子（2）班 浙江理工大学信息电子学院 2007.1.17
     
  • MATLAB下的形状特征提取.rar_图像形状与特征分析_matlab形状提取
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境下进行图像形状特征提取的技术方案和代码实现，涵盖多种形状参数计算方法，适用于图像处理与模式识别的研究。 提取了图像的形状特征，并使用文件自带的测试图在MATLAB 2016上成功运行。
     
  • 常用的图像特征提取和分析方法
    优质
    本课程全面介绍图像处理中的关键概念与技术，涵盖多种常见的特征提取及分析方法，旨在帮助学习者掌握图像识别的核心技能。 图像特征提取与分析涉及基本概念及常见的图像特征提取方法，包括颜色、纹理以及几何形状特征的描述技术。这些方法旨在从视觉数据中抽取关键的信息以便于后续处理或理解。
     
  • iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析
    优质
    简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。 在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。 在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。 在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。
     
  • 图像特征提取代码
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    本项目提供一系列用于图像处理和分析的Python代码，涵盖从基础到高级的各种图像特征提取技术。适合计算机视觉研究与应用开发使用。 该压缩包在MATLAB 2013a环境中运行并实现图像的特征提取功能，包含四大类经典特征提取方法：SIFT 特征、颜色特征、形状特征以及纹理特征。每个方法文件夹内附有文档进行详细说明，并且我提供了同步PPT解说材料，内容涵盖原理介绍、操作步骤及具体实例和结果展示。