下载文档原格式
基于色标和尺度不变特征的实时特征提取方法徐斌;于乃功【摘要】With the background of mobile robot vision and with the aim of features required by monocular vision, a method for realtime feature extraction on the base of block of color and the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature point operator is presented.The localization of feature includes color labeling location and feature points location. The color labeling location is aim to find the centre of gravity point of the color label from the scaling picture. The feature points location is on the base of color labeling {ocation, cuts a small image from the origin image, extracts the SIFT feature points of the object from the small image. The position of the tracked object are calculated by the max or min feature points, it provides foundation for the object tracking. The experimental results show it's effective.%以移动机器人视觉系统为背景,以单目视觉所需要的特征点为目标,提出一种基于颜色块和尺度不变特征点算子的实时特征提取方法;目标的定位分为色标定位和特征点定位两个过程,色标定位用来寻找在缩变图像上目标颜色块的重心点,特征点定位是在色标定位的基础上,切出小图像并提取目标的尺度不变特征点,根据极值特征点计算目标位置,为下一步的目标跟踪提供基础;实验结果验证了方法的有效性.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2011(019)002【总页数】4页(P409-411,414)【关键词】单目视觉;颜色块;目标跟踪;特征提取【作者】徐斌;于乃功【作者单位】北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京100124;华北科技学院机电工程系,河北,燕郊,101601;北京工业大学,电子信息与控制工程学院,北京100124【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言机器人视觉系统在机器人领域具有重要的作用。
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。
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。
第四章特征提取的方法研究4.1 引言基于特征的跟踪包括特征提取和特征匹配两个过程。
它是采用从图像中提取人件的典型特征，并在序列图像问匹配这些典型的特征跟踪方法。
该方法以提取人体的特征开始，人体特征的选用标准是具有抗噪声，鲜明的对比性以及合适的大小等特点。
为了建立在帧间的准确特征对应，通常都定义明确的约束条件以减小无用的匹配区域来提高匹配效率。
特征点越简单，越容易提取但难以跟踪，高层次的特征点难以抽取但容易跟踪，所以在实际应用中需要根据系统的要求，在特征点的复杂性和跟踪效率之间选取一个折衷的方案。
实际应用中可以根据不同需要选取不同的特征点加以跟踪。
4.2 基于特征的方法运动跟踪的一种重要的常用方法是基于特征的方法。
在通过对类似人眼的高级视觉系统的研究表明，人眼可以在相当的时间间隔上通过对于空间中的相应特征进行匹配来建立运动感觉，即可以在长距离空间中跟踪视觉目标。
因此类似的我们可以采用图像序列中的特定标记来进行跟踪、分析。
一般来说，采用这种方法需要经过两个步骤：（1）在图像序列中找出相应的特征点，这些特征点应该具有一定的独特性，以便区分和检测。
（2）在一个图像序列中，对前一帧图像中的某个特征点，要在后一帧图像中找到与之相对应的特征为止，从而完成匹配和对应。
4.2.1 特征的选择选择合适的特征在基于特征的运动跟踪中具有非常重要的作用。
一般而吉所选的特征应根据不同的应用目标加以分别考虑。
一个好的特征必须符合对于噪声不敏感，易于识别，以及具有唯一性等条件。
根据应用情况，可选取特征的复杂程度往往有较大的不同。
既可以是点、线、块这样较为简单的特征，也是可以是具备某种复杂结构关系的图形或完整的物体图像。
一般而言，选择简单的特征有利于图像特征的提取和检测，但是不利于特征之间的对应和匹配；而选择复杂的特征有利于简化对应的难度和复杂度，降低了对应错误的可能性。
但是如何从图像中检测和提取特征本身就具有一定的难度，而且由于特征本身在运动的情况下可能出现较大的变化，这使得如何定义特征本身具备了相当的难度。
基于机器学习的室内点云语义分割r——以门为例赵江洪;潘伟利;危双丰;张瑞菊【摘要】精确的室内三维点云数据为室内建模等领域提供数据支持.因此,在获取室内点云后,需要对室内不同的物体的点云数据进行语义分割,以方便后续的建模等处理.本文利用特征工程的思想,在原始点云7维特征的基础上,人工构建点云12维特征空间.选取室内门的30000个点云数据作为训练数据,以整个房间中的2000000个点云数据作为测试数据,对所有点云数据构建12维特征空间,使用线性向量机模型进行预测,并且研究使用7个的特征和12个特征对分割精度的影响.实验结果表明:采用线性模型,在12维的特征空间上分割的精度较高.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2018(032)003【总页数】5页(P255-259)【关键词】特征工程;线性模型;语义分割【作者】赵江洪;潘伟利;危双丰;张瑞菊【作者单位】北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京 102600;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京 102600;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京 102600;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京 102600【正文语种】中文【中图分类】P2250 引言以LiDAR-SLAM技术为基础的室内移动测量系统(Indoor Mobile Measurement System—IMMS),成功解决了在室内无GPS信号的情况下,获得高精度的三维空间信息的难题,与传统的地面三维激光扫描仪相比,具有工作效率高,工作方便,应用范围广等诸多优点[1]。
在解决了快速、高效的获取室内点云数据后,对于室内点云数据的后处理中,点云的语义分割成为关键一步。
传统的点云分割方法主要有：基于区域生长的方法、基于模型拟合的方法以及基于特征聚类的方法。
以上方法存在计算时间、适用场景等方面的限制。
近年学者开始将机器学习算法应用于点云的语义分割,主要利用激光点云的多回波特性[2]、点云局部形状特征[3]、拓扑特征[4]、激光点云的高程[5]、投影密度[6-7]、法向量[8-9]、点云的多尺度信息[10]、全波形信息[11]等来对点云分割点云。
YOUR LO 图像特征提取HEN system office room图像特征提取方法特征提取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，其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。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。
图1 •图像特征分类及其方法一、颜色特征颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。
山于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敬感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。
常用的特征提取与匹配方法有5种：颜色矩.颜色直方图、颜色集.颜色聚合向量、颜色相关图。
(1)颜色矩颜色矩是一种简单而有效的颜色特征，其数学基础是图像中的任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)就足以表达图像的颜色分布，与颜色直方图相比，该方法的另一个好处是无须对特征进行量化。
一阶矩：二阶矩：三阶矩：一阶：颜色分量的平均强度；二、三阶：方差和偏移度。
图像的颜色矩一共有九个分量，每个颜色通道均有三个低阶矩。
颜色矩仅仅使用少数儿个矩，从而导致过多的虚警，因此颜色矩常和其他特征结合使用。
(2)颜色直方图它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
但它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调。
颜色直方图可以分为三类，分别为：全局直方图.累加直方图.主色调直方图。
