三维造型设计：基准特征.pdf

三维造型设计：螺旋扫描特征.pdf

分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图） 根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。

图像特征提取新领域：pww轮廓特征提取 1、高清视频中实现实时提取图像特征 2、图像特征点定位准确，快速 3、用于模式识别，替代surf算法 4、对于很多应用，需要前期处理。 5、时间有限，只能写这么多给大家，其他的事情，大家自己根据需求来思考了。

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氩气泄露应急预案安全培训PPT课件（氩气特征、现场 应急 处置）.pptx

温州大学黄海广教授机器学习特征工程PPT。 在原始数据集中的特征的形式不适合直接进行建模时，使用一个或多个原特征构造新的特征可能会比直接使用原有特征更为有效。特征构建：是指从原始数据中人工的找出一些具有物理意义的特征。操作：使用混合属性或者组合属性来创建新的特征，或是分解或切分原有的特征来创建新的特征。方法：经验、属性分割和结合。数据归一化的目的是使得各特征对目标变量的影响一致，会将特征数据进行伸缩变化，所以数据归一化是会改变特征数据分布的。数据标准化为了不同特征之间具备可比性，经过标准化变换之后的特征数据分布没有发生改变。就是当数据特征取值范围或单位差异较大时，最好是做一下标准化处理。聚合特征构造主要通过对多个特征的分组聚合实现，这些特征通常来自同一张表或者多张表的联立。聚合特征构造使用一对多的关联来对观测值分组，然后计算统计量。常见的分组统计量有中位数、算术平均数、众数、最小值、最大值、标准差、方差和频数等。相对于聚合特征构造依赖于多个特征的分组统计，通常依赖于对于特征本身的变换。转换特征构造使用单一特征或多个特征进行变换后的结果作为新的特征。

闲来无事时写的用于自定义病毒特征码的查杀

针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。