特征提取

人证比对在如今的社会中随处可见，如高铁、飞机、酒店入住、甚至景区入口都可以看到各种各样的人证应用，人脸识别SDK的也如雨后春笋一般层出不穷，如百度、商汤、Face++、虹软等。在尝试使用各家的SDK之后，最让我青睐的要数虹软科技的SDK了，最直接的一个原因就是虹软承诺永久免费。我从2.0版本开始就在使用了，实测效果确实不错，就在上个月收到消息ArcFace3.0更新了，作为一个白嫖党自然不会错过这次的更新，在上手了3.0 之后，发现 ArcFace 3.0有以下新特性 。 特征比对支持比对模型选择，有 生活照比对模型 和 人证比对模型 Android平台新增64位的SDK 新增了一种图像数据传入方式 本文将根据以下几点对ArcFace3.0的人证场景使用进行介绍 ArcFace 3.0 SDK接口变动的得与失 如何将人证 2.0 Demo程序改为搭载ArcFace 3.0 SDK的程序 如何直接把ArcFace 3.0的demo修改为人证程序 一、ArcFace 3.0 SDK接口变动的得与失 接口变动的优势： 1.业务自由度变高   以人证 2.0为例，我们只能传入数据、传出结果，而一些中间产物，例如人脸特数据征就获取不到了。现在采用ArcFace 3.0之后，取消了固定的流程，检测、比对、提取等流程都可以由自己控制。 2.可以在同一个工程内实现生活照比对与人证比对   人证

提取细胞特征 持续更新ing…… import os,time import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import copy def get_fit_img(img): dst = cv2.fastNlMeansDenoising(img,None,15,7,21) return dst def get_mean(temp, long_=10): temp_1 = [] for m in range(0+long_, 255-long_): temp_1.append(temp[m-long_:m+long_].mean()) temp_2 = np.array(temp_1) temp_out = np.zeros(255) temp_out[0+long_: 255-long_] = temp_2 return temp_out def grien_value(temp): temp_1 = np.zeros(255) temp_1[1:255] = temp[0:254] temp_out = temp - temp_1 temp_out = get_mean(temp_out, 10) return temp_out def get_last2value(temp): sign1 = 0

引言 网游行业的数据挖掘技术一直来说都比较神秘，除了很多业内熟知的数据指标，更多的更深层次的数据解析和挖掘一直都是一个神秘的领域，作用和指导虚拟经济的运作，挖掘玩家行为，指定运营活动方案等等，无时无刻都得利用数据作为驱动，然而过分的利用数据驱动业务则会陷入一些误区，进而会导致一些重大决策失误出现，数据终归是数据，有时候数据也会撒谎。 在网游行业的数据挖掘方面，很多电信企业的数据挖掘方案是值得参考和利用的。比如电信客户流失的特征提取，客户细分，客户流失预警，消费分析，套餐或者礼包制定模型。 今天要说的是网游产品玩家流失特征提取与分析，对于一款网游产品而言，流失率的分析要从产品上线就一直伴随着，目的在于建立一套完整的针对产品的流失预警模型，然而在建立模型之前，我们还要提取流失特征，只有这样最终才能做到防止过高流失率冲击游戏整体人气和收益，而同时针对这些特征，我们有目的的开展一些活动套餐和服务，最终稳定我们会产生较大流失的群体，附加的经过流失预警模型，彻底防范收益和人气的下滑。 在开始研究网游流失特征提取之前，先介绍一个之前模仿做过的电信客户流失特征提取案例，如果这个案例能够理解，那么网游产品的流失特征案例也就可以顺理成章的推导出来。 一、电信案例： 利用特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析

文本深度特征提取 注：本文内容摘自《深度学习算法实践》 为何要研究文本深度特征？ ——因为文本深度特征无论对于文本分类还是文本预测，都是非常重要的。 文本特征的提取说白了就是将自然语言理解的问题转化成机器学习的问题。第一步肯定是找一种合适的方法，把语言表达数学化，即用可量化的方式来表示文本的特征。 下面将简单介绍一下文本的深度特征是如何量化的。 词特征表示 文本的深度特征有四种表示方法： 词表法 顾名思义，就是把词进行剔重、排序，和相对应的序号一一对应，形成字典。 举个例子： "今天天气甚好" （今天，1） （天气，2） （甚好，3） 那么，今天天气甚好，用向量表达就是[1,2,3]，这样就方便扔到模型中进行计算了。 一般来说，对于Embedding层的输入基本上都使用词表示法处理后的向量表达。 Embedding层是什么？ 是将词表中的单词在字典中的位置(索引)映射为固定维度的稠密的向量。 在Embedding这种结构出现之前，一般先用word2vec计算词向量，然后将词向量作为模型的输入层，计算词向量部分和模型是两个部分，而embedding出现后，就将这两个部分合并在一个模型中，输入层数据不是词向量，而是词在字典中的位置。Embedding主要不是作为降维使用，而是作为一种特征表示使用。 One-Hot表示 原理很简单，就是将每个词表示为一个向量，向量的长度就是句子的长度

原文地址： https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9130167.html 线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置，这个操作就叫卷积或者协相关。卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。 Correlation 和 Convolution可以说是图像处理最基本的操作，但却非常有用。这两个操作有两个非常关键的特点：它们是线性的，而且具有平移不变性shift-invariant。平移不变性指我们在图像的每个位置都执行相同的操作。线性指这个操作是线性的，也就是我们用每个像素的邻域的线性组合来代替这个像素。这两个属性使得这个操作非常简单，因为线性操作是最简单的，然后在所有地方都做同样的操作就更简单了。 实际上，在信号处理领域，卷积有广泛的意义，而且有其严格的数学定义，但在这里不关注这个。

文章目录 abstract 1. INTRODUCTION & RELATED WORK 2 DOCUMENT PROCESSING 3 RELATION PATTERN MINING 4 RELATION PATTERN LABELING 5 JOINT MODEL 6 EXPERIMENTS 6.1 Corpora 6.2 Systems under Comparison 6.3 Experiments on Relation Pattern Extraction 6.4 Experiments on Entity Disambiguation 6.5 End-to-End Experiments Nguyen, D. B., et al. (2017). J-REED: Joint Relation Extraction and Entity Disambiguation. Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '17: 2227-2230. 提取+嵌入+消歧联合模型 abstract 从文本源中提取信息（IE）既可以作为基于模型的IE（即通过使用目标实体和关系的预定域）执行，也可以作为开放式IE（即对目标域没有特殊假设）执行

1.sift简介 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。 1.1兴趣点 SIFT 特征使用高斯差分函数来定位兴趣点： 其中， 是上一章中介绍的二维高斯核， 是使用 模糊的灰度图像， κ 是决定相差尺度的常数。兴趣点是在图像位置和尺度变化下 D(x,σ) 的最大值和最小值点。这些候选位置点通过滤波去除不稳定点。基于一些准则，比如认为低对比度和位于边上的 点不是兴趣点，我们可以去除一些候选兴趣点。 1.3描述子 为了对图像亮度具有稳健性，SIFT 描述子使用图像梯度。 SIFT 描述子在每个像素点附近选取子区域网格，在每个子区域内计算图像梯度方向直方图

本文参考博客：https://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/10522455 文章目录 一、建立高斯差分金字塔 1.基本概念 2.构建高斯金字塔 3.构建Dog金字塔 二、关键点位置确定 1.基本概念 2.DoG局部极值点 3.去除边缘响应 三、关键点方向分配 四、关键点描述 五、匹配 5.1 数据集 5.2 图片的SIFT特征提取 5.3 计算两张图片SIFT特征匹配结果 5.4 检索匹配 六、实验总结 -错误分析 -算法分析 一、建立高斯差分金字塔 1.基本概念 高斯金字塔里有两个概念：组（Octave）和层（Level）； 不同大小的图片是组；同样大小的图片，在内部是层； 在同一组内，不同层图像的尺寸是一样的； 2.构建高斯金字塔 高斯金字塔每层中的多幅图像，是通过对同一幅输入图像进行不同尺度的高斯卷积得来的。 高斯金字塔的组数为： 计算高斯模糊的系数σ： σ 为尺度空间坐标， s 为每组中层坐标， σ0 为初始尺度， S 为每组层数（一般层数为3~5）。 根据公式推理可以得到，金字塔组内各层尺度以及组间各图像尺度关系： 相邻两组的同一层尺度为2倍的关系 。 3.构建Dog金字塔 高斯金字塔相邻两层相减，便可以得到 DoG （Difference of Gaussian）金字塔。

文章目录 abstract 1.Introduction 2.2. Supervised Machine Learning Approaches to Relation Extraction 2.1. Statistical Learning Approach 2.1.1 Feature-based approaches to RE 2.1.2 Kernel-based approaches to RE 2.2. Relational Learning Approach 2.2.1. Inductive Logic Programming 2.2.2 Ontologies 2.2.3 ILP-based systems for RE 2.2.4 Qualitative Comparison of ILP-based RE systems Lima, R., et al. (2019). “A logic-based relational learning approach to relation extraction:The OntoILPER system.” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier 78: 142-157. 机器学习中可能的函数构成的空间称为 假设空间 abstract 关系提取

SIFT特征提取+匹配 目录 SIFT特征提取+匹配 1. 算法描述 1.1 构建尺度空间 1.2 LoG近似DoG找到关键点 1.3 除去不好的特征点 1.4 关键点的表示 1.5 关键点描述子的生成​ 1.6 根据SIFT进行匹配 2. 实验要求 3.实验过程 3.1 实验数据集 ​ 3.2 sift特征提取 3.3 特征匹配 3.4 匹配筛选 4. 总结 4.1 SIFT特征特性： 4.2 SIFT特征的缺点 4.3 SIFT特征的用途 4.4 实验过程遇到的问题 1. 算法描述 特征描述子就是对关键点提取特征的过程，应该具备可重复性、可区分性、准确性、有效性和鲁棒性。SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种特征描述子。该描述子具有尺度不变性和光照不变性。 1.1 构建尺度空间 这里的尺度可以理解为图像的模糊程度，就是眼睛近视的度数。尺度越大细节越少，SIFT特征希望提取所有尺度上的信息，所以对图像构建尺度空间, 也就是实用不同的平滑核对图像进行平滑。这里的平滑核选用高斯核，空间尺度有高斯核尺度决定： 其中 是原图像，*是卷积符号， 对应尺度下的尺度图像， 是高斯核。 其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数 （x，y）是空间坐标，是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征