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...
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38646522/article/details/79534677 一些数据预处理的标准方法有均值化数据和归一化数据。 零中心化的意义在上面已经详细的讲述了，这里就不在细讲。 归一化数据的意义在于让所有的特征都在相同的值域之内，并且让这些特征有相同的贡献。对于图像处理，在大部分情况下会进...
归一化方法 Normalization Method 1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际情况中，将数据做归一化和白化处理后，很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验，否则预处理的精确参数并非显而易见。 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。虽然这里有一系列可行的方法，但...
传统神经网络： 是全连接形式，即样本的每个特征属性都通过所有的隐藏层节点映射，最后输出数据。由于是全连接，所以计算极为复杂，且模型不易学习。 卷积神经网络：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN), CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性，常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、Z...