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活立木树干点云数据特征提取

活立木树干点云数据特征提取
活立木树干点云数据特征提取

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成; 2)、检测尺度空间极值点; 3)、精确定位极值点; 4)、为每个关键点指定方向参数; 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中, 将第0层的初始尺度定为1.6,图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到(如2) , 尺度空间的所有取值,s为每组层数,一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度(由于k的取值关系,肯定是上下层)之间进行寻找

在极值比较的过程中,每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的,为了满足尺度 变化的连续性,我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像, 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度(达到亚像素精度)?

直方图中的峰值就是主方向,其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样,并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0~360度,其中每10度一个柱,总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑,减少突变的影响。

文本特征提取方法

https://www.docsj.com/doc/8513414867.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的,WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息,即对文本进行科学的抽象,建立它的数学模型,用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言,词比字具有更强的表达能力,而词和短语相比,词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此,目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项,称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式,用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项,那么特征向量的维数将过于巨大,从而导致计算量太大,在这样的情况下,要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数,以此来降低向量空间维数,从而简化计算,提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值,然后按评分值对这些特征进行排序,选取若干个评分值最高的作为特征词,这就是特征抽取(Feature Selection)。

特征提取方法

4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后,原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中,提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练,提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中,就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样,可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法,下面给予简单介绍,并说明本文所用的方法。 (1)结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点,由于车牌字符通常都是较规范的印刷体,因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息,并可根据这些信息来判别字符。例如,汉字的笔画可以简化为4类:横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块,并提取每一块的笔画特征,就可得到一个关于笔画的矩阵,以此作为特征来识别汉字。 (2)像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多,常见的有水平、垂直投影的特征,微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少,以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块,统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰,缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描,当遇到黑色像素时取其特征值为1,遇到白色像素时取其特征值为0,这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单,运算速度快,可以使BP网络很快的收敛,训练效果好,更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像,这种方法提取的信息量最大,所以对于本系统来说,这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显,就是适应性不强,所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时,常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域,他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高,通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强,只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小,或对比有强有弱的情况下同事存在,这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等):一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 (1)边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式,所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约,或者说,离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测,把图像分为边缘区域和非边缘区域,然后在边缘区域内进行边缘定位.根据局部区域内边缘的直线特性,求得小邻域内直线段的高精度位置;再根据边缘区域内边缘的全局直线特性,用线段的中点来拟合整个直线边缘,得到亚像素精度的图像边缘.在拟合的过程中,根据直线段转角的变化剔除了噪声点,提高了定位精度.并且,根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点,给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间,它是图像分割所依赖的重要特征.边界方向直方图具有尺度不变性,能够比较好的 描述图像的大体形状.边界直方图一般是通过边界算子提取边界,得到边界信息后,需要表征这些图像的边 界,对于每一个边界点,根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角,将空间量化为M级, 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率,这样便得到了边界方向直方图. 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ,),),( ,),)] ,其中Gx( ,),),G ( ,),)可以用下面的

图像特征提取算法

Histograms of for Human Detection Navneet Dalal and Bill Triggs INRIA Rh?o ne-Alps,655avenue de l’Europe,Montbonnot38334,France {Navneet.Dalal,Bill.Triggs}@inrialpes.fr,http://lear.inrialpes.fr Abstract We study the question of feature sets for ob-ject recognition,adopting linear SVM based human detec-tion as a test case.After reviewing existing edge and gra-dient based descriptors,we show experimentally that grids of Histograms of Oriented Gradient(HOG)descriptors sig-ni?cantly outperform existing feature sets for human detec-tion.We study the in?uence of each stage of the computation on performance,concluding that?ne-scale gradients,?ne orientation binning,relatively coarse spatial binning,and high-quality local contrast normalization in overlapping de-scriptor blocks are all important for good results.The new approach gives near-perfect separation on the original MIT pedestrian database,so we introduce a more challenging dataset containing over1800annotated human images with a large range of pose variations and backgrounds. 1Introduction Detecting humans in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses that they can adopt.The?rst need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly,even in cluttered backgrounds under dif?cult illumination.We study the issue of feature sets for human detection,showing that lo-cally normalized Histogram of Oriented Gradient(HOG)de-scriptors provide excellent performance relative to other ex-isting feature sets including wavelets[17,22].The proposed descriptors are reminiscent of edge orientation histograms [4,5],SIFT descriptors[12]and shape contexts[1],but they are computed on a dense grid of uniformly spaced cells and they use overlapping local contrast normalizations for im-proved performance.We make a detailed study of the effects of various implementation choices on detector performance, taking“pedestrian detection”(the detection of mostly visible people in more or less upright poses)as a test case.For sim-plicity and speed,we use linear SVM as a baseline classi?er throughout the study.The new detectors give essentially per-fect results on the MIT pedestrian test set[18,17],so we have created a more challenging set containing over1800pedes-trian images with a large range of poses and backgrounds. Ongoing work suggests that our feature set performs equally well for other shape-based object classes. We brie?y discuss previous work on human detection in §2,give an overview of our method§3,describe our data sets in§4and give a detailed description and experimental evaluation of each stage of the process in§5–6.The main conclusions are summarized in§7. 2Previous Work There is an extensive literature on object detection,but here we mention just a few relevant papers on human detec-tion[18,17,22,16,20].See[6]for a survey.Papageorgiou et al[18]describe a pedestrian detector based on a polynomial SVM using recti?ed Haar wavelets as input descriptors,with a parts(subwindow)based variant in[17].Depoortere et al give an optimized version of this[2].Gavrila&Philomen [8]take a more direct approach,extracting edge images and matching them to a set of learned exemplars using chamfer distance.This has been used in a practical real-time pedes-trian detection system[7].Viola et al[22]build an ef?cient moving person detector,using AdaBoost to train a chain of progressively more complex region rejection rules based on Haar-like wavelets and space-time differences.Ronfard et al[19]build an articulated body detector by incorporating SVM based limb classi?ers over1st and2nd order Gaussian ?lters in a dynamic programming framework similar to those of Felzenszwalb&Huttenlocher[3]and Ioffe&Forsyth [9].Mikolajczyk et al[16]use combinations of orientation-position histograms with binary-thresholded gradient magni-tudes to build a parts based method containing detectors for faces,heads,and front and side pro?les of upper and lower body parts.In contrast,our detector uses a simpler archi-tecture with a single detection window,but appears to give signi?cantly higher performance on pedestrian images. 3Overview of the Method This section gives an overview of our feature extraction chain,which is summarized in?g.1.Implementation details are postponed until§6.The method is based on evaluating well-normalized local histograms of image gradient orienta-tions in a dense grid.Similar features have seen increasing use over the past decade[4,5,12,15].The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of local intensity gradients or 1

肺结节检测中特征提取方法研究

小型微型计算机系统JournalofChineseComputerSystems2009年10月第10期V01.30No.102009 肺结节检测中特征提取方法研究 何中市1,梁琰1,黄学全2,王健2 1(重庆大学计算机学院,重庆400044) 2(第三军医大学西南医院放射科,重庆400038) E—mail:zshe@cqu.edu.ca 摘要:计算机辅助诊断(Computer—AidedDiagnosis,CAD)系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持.本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究.通过对肺结节和肺内各组织在序列CT图像上的医学征象分析和研究对比,结合专家提供的知识,提出了肺结节特征提取总体方案.该方案分别从肺部CT图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面,对关键的医学征象进行图像分析,从而实现对ROI(RegionsofInterest)区域的特征提取和量化;提出特征提取的评价方案,实验结果表明,本文提取的特征提取方案是有效的.利用本文提取的特征,肺结节检测正确率达到93.05%,敏感率为94.53%. 关键词:孤立性;肺结节;特征提取;CT图像;特征评价 中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000—1220(2009)10—2073-05 ResearchontheFeatureExtractionApproachforSPNsDetection 腼Zhong—shil,LIANGYanl,HUANGXue—quan2,WANGJian2 1(CollegeofComputerScience,c‰增幻增Univers毋,Chongqing400044,China) 2(DepartmentofRadiology,Southwest丑却池z,ThirdMilitaryMedwalUniversityofChinesePL4,Chongqing400038,China) Abstract:Imageprocessingtechniqueshaveprovedtobeeffectiveforimprovementofradiologists7diagnosisofpubmonarynodules.Inthispaper,wepresentastrategybasedonfeatureextractiontechniqueaimedatSolitaryPulmonaryNodules(SPN)detection.Infeatureextractionscheme,36featureswereobtained,contained3greylevelfeatures,16morphologicalfeatures,10texturefeaturesand7spatialcontextfeatures.Andtheclassifier(SVM)runningwiththeextractedfeaturesachievescomparativeresults,withare-suitof93.05%innoduledetectionaccuracyand94.53%insensitivity. Keywords:isolated;solitarypulmonarynodules;featureextraction;CTimages;featureassessment 1引言 近几年,随着影像检查技术的改进,临床结果初步证明CT扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。1J.肺部疾病在CT影像上通常表现为孤立性肺结节(SolitaryPul—monaryNodules,SPNs),因此,对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径.计算机辅助诊断系统一方面,大大减轻了医生的工作量,提高了工作效率;另一方面,使影像诊断更加客观化,提高诊断的效率和正确效率.因此,用计算机进行肺结节辅助诊断,提取肺结节特征,检测肺结节,是具有十分重要的意义和研究价值的. 在孤立性肺结节自动识别中,肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一,它是进行识别的重要手段.关于肺结节检测方法有很多。2…,但对肺结节医学征象描述并不充分.目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取.对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足,使得特征提取描述不到位,影响识别准备率.同时也欠缺对识别结果的解释.正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足,无法对识别结果进行医学知识上的解释, 特征提取特征评价 懂歪母 I里斗1显查鲎堑卜_倒1J躺l 帽霭瓣||描述程度l 1絮嚣卜 lJs、,M识 --|别性能 图1SPNs诊断框架图 Fig.1OverviewofSPNsdetection 而只有”是”或”否”的识别结果,无法给医生提供更多的信息.本文围绕以上几个问题,意在提供全面的、系统的量化信息,便于医学专家诊断的客观化、效率化.本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究.通过对肺结节和肺内各组织在序列CT图像上的医学征象分析和研究对比,提出了肺结节特征提取总体方案.该方案分别从肺部CT图像的灰度特征、形 收稿日期:2008-08-30基金项目:重庆市重大科技专项项目(CSTC,2008AB5038)资助;重庆市自然科学基金项目(CSTC,2007BB2134))资助.作者简介:何中市,男,1965年生,博士,教授,研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等;梁琰,女,1982年生,博士研究生,图像处理、模式识别;黄学金,男,1966年生,博士,副教授,研究方向为影像诊断和介入放射学;王健,男,1964年生,博士,教授,研究方向为影像诊断和介入放射学.

FFT特征提取算法

FFT特征提取算法 来自网络 滚动轴承故障诊断频域特征识别,关键在于转换为频域的实时性是否满足系统实时的工作需要,FFT变换是将时域信号转换为频域的有效方法。FFT具有快速实时,物理关系明确的优点,能以较低的成本得到性能满足要求的系统,所以本课题讨论的故障诊断频域特征识别仍采用FFT变换。 TI公司的DSP有许多适应实时数字信号处理的特点,具有哈佛总线结构、片内缓存技术、流水线结构、特殊的寻址方式、高效的特殊指令以及硬件乘法器、位反转桶形位移器等硬件,因此数据运算速度很快,通常1024点的FFT在毫秒级之内(以所选用的DSP和系统时钟而有别),因此用DSP实现FFT,实时性可以充分满足系统要求。 FFT在DSP处理器实现中采用的是按时间抽取的基2算法。一般情况下,假定FFT程序的输入序列为复数,而在本课题应用背景中待处理序列为实数值,可以采用对称特性有效地计算FFT。在此情况下,可以将原来的N点实数序列压缩为一个N/2点的复数序列。对此压缩复数序列执行N/2点FFT,将得到的N/2点复数输出展开为N点复序列,它与原来N点实数输入信号的FFT相对应。做完FFT变换后,要识别故障特征,还要对变换后的数据序列进行求模,从而判断出故障特征的幅度和频率信息。所以FFT变换的流程如图5.6所示。

C5402的DSPLIB库提供了一套全面优化的用于实数和复数FFT的函数和一个位反转例程(cbrev)。实数FFT函数rfft是一个宏,其如下调用Cfft和cbrev: #definerfft(x,nx,type) { Cfft_##type(x,nx/2); Cbrev(x,x,nx/2); unpack(x,nx); } FFT变换程序不仅要调用DSPL工B中的cfft--SCALE函数,而且还要对变换完后的数据进行位翻转和数据打包,所以分别调用了库中的cbrev和unPack函数,最后还要对输出数据进行求模来判断幅度和频率等参数。

基于全局视角的点云特征提取方法与设计方案

本技术公开了一种基于全局视角的点云特征提取方法,该方法先获取点云模型中原始三维点云坐标点,并结合主成分分析法,获得三个特征向量;将每个原始三维点云坐标点投影到三个特征向量,获得三个投影值,并结合刚体变换方法,获得每个原始三维点云坐标点对应的投影坐标;将全部投影坐标划分成三个二维平面,并将每个二维平面划分成N个网格区域;根据每个网格区域内的深度因子、面积因子、坐标面积因子,获得每个网格区域的特征数值,并结合N个网格区域,获得每个二维平面的特征数值;根据每个二维平面的特征数值,提取点云模型的总特征。采用本技术技术方案不用时刻受到不同扫描视角的影响而导致点云特征提取的精确度低,同时降低了时间复杂度。 权利要求书

1.一种基于全局视角的点云特征提取方法,其特征在于,包括: 获取点云模型中原始三维点云数据,其中,所述原始三维点云数据包括D个原始三维点云坐标点,D为大于1的整数; 根据所述D个原始三维点云坐标点,结合主成分分析法,获得三个特征向量,其中,所述三个特征向量相互正交; 将每个所述原始三维点云坐标点分别一一投影到所述三个特征向量,获得三个投影值,并结合预设的刚体变换方法对所述三个投影值进行处理,依次获得每个所述原始三维点云坐标点对应的投影坐标; 将全部所述投影坐标划分成三个二维平面,并分别将每个所述二维平面划分成N*N个网格区域,其中,N为大于1的整数; 根据每个网格区域内的深度因子、面积因子、坐标面积因子,获得每个网格区域的特征数值,并结合所述N*N个网格区域,获得每个二维平面的特征数值; 根据所述每个二维平面的特征数值,提取所述点云模型的总特征。 2.如权利要求1所述的基于全局视角的点云特征提取方法,其特征在于,所述根据所述D个原始三维点云坐标点,结合主成分分析法,获得三个特征向量,具体为: 将所述D个原始三维点云坐标点的每个维度取均值,获得D*3矩阵数据; 计算所述矩阵数据的的协方差矩阵,获得D*D协方差矩阵; 根据主成分分析方法,将所述协方差矩阵的特征值按大小排序,并同时计算出与所述协方差矩阵的特征值对应的特征向量,获得第一主成分特征向量、第二主成分特征向量和第三主成分特征向量。

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的,WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息,即对文本进行科学的抽象,建立它的数学模型,用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言,词比字具有更强的表达能力,而词和短语相比,词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此,目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项,称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式,用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项,那么特征向量的维数将过于巨大,从而导致计算量太大,在这样的情况下,要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数,以此来降低向量空间维数,从而简化计算,提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值,然后按评分值对这些特征进行排序,选取若干个评分

数据挖掘中特征提取的分析与应用

数据挖掘中特征提取的分析与应用

摘要:数据挖掘中需要对数据进行各种分析,在一切分析前需要做好数据预处理。然而经过数据清理、数据集成、数据变换后,数据集仍然会非常大!在海量的数据上直接进行复杂的数据分析与挖掘将需要很长时间,使得这种分析不现实或不可行。数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍接近于保持原数据的完整性。这样,在归约后的数据集上挖掘将更有效,并产生相同或几乎相同的分析结果。通过这种方法从大量特征中提取出最具有代表性的特征根据需要分析有用的信息。随着社会的发展,传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱,不能够满足现代安全系统的需要。基于特征提取的指纹识别随之产生,在众多的指纹属性中提取端点和分叉点两大明显特征,进行数据挖掘与分析。 关键词:数据挖掘;数据预处理;数据归约;维归约;特征提取;指纹识别 前言:数据挖掘中需要对数据进行各种分析,在一切分析前需要做好数据预处理。然而经过数据清理、数据集成、数据变换处理后,数据集仍然会非常大!在海量的数据上直接进行复杂的数据分析与挖掘将需要很长时间,使得这种分析不现实或不可行。此时数据归约技术显得尤为重要,通过数据归约技术的数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩、离散化和概念分层产生策略将数据集归约表示,保持原数据的完整性。这样,在归约后的数据集上挖掘将更有效,并产生相同或几乎相同的分析结果。通过这种方法从大量特征中提取出最具有代表性的特征根据需要分析有用的信息。数据挖掘中的特征提取被广泛应用,其中指纹识别则是最典型的应用。 正文:数据挖掘中的特征提取的分析与应用经过数据清理、数据集成、数据变换预处理后,数据量仍然会很大,直接进行分析,肯定会降低挖掘过程的速度和效率。而通过数据归约的数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩等策略可以‘压缩’数据集,而又不损害数据挖掘的结果。 简而言之,数据归约是通过聚集、删除冗余特性或聚类的方法来压缩数据。数据立方体聚集是作用于数据立方体中的数据;维归约可以检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性或维;数据压缩使用编码机制压缩数据集;数值压缩用替代的、较小的数据表示替换或估计数据。本文就维归约的特征提取进行详尽的分析与应用说明,首先介绍维归约的概念。 一、维归约 用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性,其中大部分属性与挖掘任务不相关,是冗余的。尽管领域专家可以挑选出有用的属性,但这可能是一项困难而费时的任务,特别是当数据的行为不清楚的时候更是如此。遗漏相关属性或留

数据挖掘中用于分类的时序数据特征提取方法

计 算 机 系 统 应 用 https://www.docsj.com/doc/8513414867.html, 2012 年 第21卷 第 10 期 224 专论 ·综述Special Issue ① 林 珠1, 邢 延2 1(广东省计算中心, 广州 510033) 2 (广东工业大学 自动化学院, 广州 510006) 摘 要: 特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取. 针对每一类的特征提取方法, 进一步研究了它相应的分类方法和它在时间序列数据中的应用邻域. 关键词: 时序数据; 分类; 特征提取 Survey of Feature Extraction Approaches for Time Series Classification LIN Zhu 1, XING Yan 2 1(Guangdong Computer Center, Guangzhou 510033, China) 2 (Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) Abstract : The main contributions of this paper are: 1) The main feature extraction approaches are classified into four categories; 2) The main idea of each category is analyzed, the advantages and disadvantages are pointed out; 3) The guidelines of choosing suitable feature extraction approach is suggested. Key words : time series; classification; feature extraction 1 引言 时序数据(time series data)广泛存在于现实生活中,是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列, 其时间轴上的采样值通常又被称为特征[1]. 时序数据普遍存在于许多重要应用邻域, 比如DNA 序列、金融数据、传感器网络监控数据、移动对像跟踪数据、机器故障检测数据等等. 由于时序数据与时间相关联, 因而其数据量一般都是非常庞大的, 这就对时序数据挖掘技术提出了更高的要求[2]. 在时序数据挖掘的研究与应用领域, 时序数据分类是重要任务之一[1,2]. 例如, 依据语音信号的波形识别出说话人的性别和年龄, 依据心电图的时序波形识别出病者所患的病症, 依据地震波的历史数据, 去识别地震的类型, 依据在机器运转过程中进行故障检测和识别故障类型, 甚至在客户关系管理中根据某段时间的客户 购买信息, 识别不同的消费群体等等. 衡量分类技术优劣的核心指标是分类准确率, 而提高分类准确率途径有两种: 一是改进分类器; 二是采用特征提取技术(feature extraction). 特征提取是在分类前对数据时间采样值上进行适量的归约, 以达到减少数据量同时提高分类准确率(底线是不牺牲分类准确率)的目的. 时间序列除了具有的趋势性、季节性、周期性等一般特征之外, 不同的时序数据又存在不同的个别特征. 如金融数据, 普遍具有“高峰厚尾”和“平方序列微弱而持续的自相关”的特点; 而地震波则具有强度随时序延伸而减弱的特点; 语音信号幅度具有一定的范围, 并以零幅和近零幅的概率高, 而且长时间的语音信号会有相当多的无信号区间, 即所谓的语音寂静区间; 心电信号则具有很强的周期性, 它的主要特征是 ① 基金项目:广东省科技计划项目基金(2011B060500049, 2010B090400545, 2010A040300006) 收稿时间:2012-02-06;收到修改稿时间:2012-03-04

HOG特征以及提取算法的实现过程

HOG特征以及提取算法的实现过程 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 (1)主要思想: 在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。(本质:梯度的统计信息,而梯度主要存在于边缘的地方)。 (2)具体的实现方法是: 首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。 (3)提高性能: 把这些局部直方图在图像的更大的范围内(我们把它叫区间或block)进行对比度归一化(contrast-normalized),所采用的方法是:先计算各直方图在这个区间(block)中的密度,然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。通过这个归一化后,能对光照变化和阴影获得更好的效果。 (4)优点: 与其他的特征描述方法相比,HOG有很多优点。首先,由于HOG是在图像的局部方格单元上操作,所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性,这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次,在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下,只要行人大体上能够保持直立的姿势,可以容许行人有一些细微的肢体动作,这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像

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