特征提取

SLAM进阶——特征提取目录1 现状2 ORB算法2.1 原理2.2 算法2.2.1 FeatureExtraction.hpp

脑电模型实战系列（三）：DEAP 数据集处理与 Russell 环状模型实战（一）🌟 引言：当深度学习遇见“大脑电流”在人工智能的众多分支中，情感计算（Affective Computing）始终是最具挑战性的领域之一。不同于通过面部表情或语音来识别情绪（这些行为可以被人类刻意伪装），脑电信号（EEG）直接来源于中枢神经系统，被认为是捕捉人类真实情感的“黄金标准”。

【建模先锋】

特征提取+概率神经网络 PNN 的轴承信号故障诊断模型Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客独家原创 | SCI 1区高创新轴承故障诊断模型！-CSDN博客

角点检测算法：Harris 和 FAST 方法在计算机视觉领域，角点检测是特征提取的基础步骤之一，常用于图像匹配、目标跟踪、SLAM 等应用。角点（Corner）是指图像中强度变化剧烈的点，通常位于物体边缘的交汇处。本文将详细讲解两种经典的角点检测算法：Harris 角点检测和 FAST (Features from Accelerated Segment Test)，并比较它们的优缺点。

【图像处理基石】纹理的定量分析入门在计算机视觉任务中，“纹理”是我们描述图像内容的核心特征之一——从木纹的纹路、布料的编织纹理，到皮肤的毛孔、卫星图像中的地表纹理，纹理信息往往能直接决定图像的类别或属性。本文将从纹理的定义出发，详解纹理的定量分析方法，并通过代码实践让你快速掌握纹理特征的提取与应用。

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【11】特征检测与匹配：AKAZE特征算法详解与实现本文深入解析AKAZE特征检测算法的核心原理（对比KAZE、SIFT/SURF的差异），并通过OpenCV Python实现从图像读取、特征检测、暴力匹配到透视变换的完整流程，结合代码细节与结果分析，帮助快速掌握高效特征匹配的实践方法。

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【02】深入理解Harris角点检测：从原理推导到实战实现本文从特征与角点的基础概念入手，系统解析Harris角点检测的算法逻辑——通过窗口移动分析灰度变化、构建矩阵模型、计算响应值筛选角点，并结合Python-OpenCV完成实战实现。帮助读者理解如何将“人类视觉中的角点”转化为“计算机可识别的定量特征”，为图像拼接、目标跟踪等任务奠定基础。

【自然语言处理】“bert-base-chinese”的基本用法及实战案例目录一、引言二、基础用法：模型加载与分词（一）核心库与工具（二）代码分步解析1. 下载模型到本地2. 加载分词器（文本→模型输入格式转换）

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漫谈《数字图像处理》之尺度不变特征变换算法（SIFT）在传统数字图像处理与计算机视觉领域，局部特征提取是实现跨条件目标匹配、识别与定位的核心技术。尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）作为该领域的里程碑算法，突破性地解决了 “目标尺度、旋转、亮度变化下特征不稳定” 的经典难题，构建了 “多不变性” 局部特征提取的技术范式。本文将系统梳理 SIFT 的核心定位、原理步骤、典型应用，深入剖析其技术局限与改进演进，并通过与同类算法的对比明确其在特征提取体系中的地位。

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漫谈《数字图像处理》之特征提取技术通用分类在计算机视觉与图像处理领域，特征提取技术的分类需兼顾逻辑性与全面性。行业内普遍采用 “提取的特征本质”、“分析维度”、“技术依赖范式”三个核心维度进行划分，可清晰涵盖当前所有主流方法，形成系统的分类框架。

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漫谈《数字图像处理》之最大稳定极值区域（MSER）在计算机视觉与图像处理领域，局部特征提取是实现目标检测、图像匹配、场景分析等任务的核心基础。最大稳定极值区域（Maximally Stable Extremal Regions, MSER）作为一种经典的局部特征提取方法，以其对光照、缩放等干扰的强鲁棒性，成为复杂场景下目标 “核心轮廓” 捕捉的关键技术。本文将系统梳理 MSER 的核心原理、优势特性、应用场景、局限性，并通过技术对比明确其在特征提取体系中的定位。

OpenCV ：基于 Lucas-Kanade 算法的视频光流估计实现目录一、光流估计基础认知1.1 什么是光流估计？1.2 光流估计的 3 个核心前提二、核心算法：Lucas-Kanade 稀疏光流

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漫谈《数字图像处理》之边缘检测与边界预处理的辨析在数字图像处理中，边缘检测与边界预处理常因均围绕 “图像边缘” 展开而被混淆。事实上，二者分属不同技术范畴 ——边缘检测是图像分割的核心环节，边界预处理是特征提取的前置步骤，虽处理对象存在关联，但目标定位、技术逻辑与流程角色完全不同。简言之，二者是 “先建边界、再整边界” 的前后衔接关系，以下从概念定义、核心差异、技术实例三方面展开辨析。

视频判重需求：别为同一内容花两次钱！运营团队提出需求，对视频进行判重，有三个诉求通过沟通，技术团队明确了三个需求场景通过目标对齐，我们致力于解决上述场景1、场景2的情况，场景3不考虑

【1区SCI】Fusion entropy融合熵，多尺度，复合多尺度、时移多尺度、层次 + 故障识别、诊断-matlab代码2024年9月，研究者在数学领域国际顶级SCI期刊《Chaos, Solitons & Fractals》（JCR 1区，中科院1区 Top）上以“Fusion entropy and its spatial post-multiscale version: Methodology and application”为题发表最新科学研究成果。提出了全新的特征提取方法，Fusion entropy，融合熵，并将其应用于Southeast University Bearing 、Gear Dataset的特征提

【2024年最新IEEE Trans】模糊斜率熵Fuzzy Slope entropy及5种多尺度，应用于状态识别、故障诊断！2024年11月，研究者在测量领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（IF= 5.6，JCR 1区，中科院二区）上发表科学研究成果，以“Optimized Fuzzy Slope Entropy: A Complexity Measure for Nonlinear Time Series”为题。提出了模糊斜率熵 Fuzzy Slope Entropy，FuSE，并应用于将FuSE应用于水声信号和生物医学信号。结果表明

【机器学习】特征工程特征提取是从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征的过程，目的是将原始数据转化为适合机器学习模型输入的形式。在不同的数据类型和应用场景中，特征提取的方法也有所不同。

【读点论文】Rewrite the Stars将svm的核技巧映射到高维空间，从数理逻辑中丰富特征维度维度最近的研究已经引起了人们对网络设计中“星形运算”(逐元素乘法)的未开发潜力的关注。虽然直观的解释比比皆是，但其应用背后的基本原理在很大程度上仍未被探索。我们的研究试图揭示星形操作在不扩大网络的情况下将输入映射到高维非线性特征空间的能力——类似于内核技巧。我们进一步介绍了StarNet，一个简单而强大的原型，在紧凑的网络结构和有效的预算下展示了令人印象深刻的性能和低延迟。就像天空中的星星一样，恒星运行看似不起眼，但蕴含着巨大的潜力。我们的工作鼓励跨任务的进一步探索，代码在GitHub - ma-xu/Rew

Python时间序列分析：使用TSFresh进行自动化特征提取**TSFresh（基于可扩展假设检验的时间序列特征提取）**是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架。该框架提取的特征可直接应用于分类、回归和异常检测等机器学习任务。TSFresh通过自动化特征工程流程，显著提升了时间序列分析的效率。

LEC: 基于Transformer中间层隐藏状态的高效特征提取与内容安全分类方法随着语言模型（LMs）应用范围的扩大，对用户输入和模型输出中不当内容的检测变得日益重要。每当主要模型供应商发布新模型时，研究人员首先会尝试寻找绕过模型安全限制的方法，使其产生不符合预期的响应。通过Google的搜索可以发现，已有多种方法可以绕过模型的对齐调整，导致模型对不当请求作出响应。另外多家公司已将基于生成式AI的对话系统应用于客户服务等场景，这些系统经常面临提示注入攻击，导致其响应不当请求或超出预定范围的任务。对企业而言，能够检测和分类这些实例至关重要，这可以防止系统被用户轻易操控，特别是在公开部署