简介：掌纹特征的提取是掌纹识别中最关键的一个环节，特征提取算法的好坏很大程度上决定了系统的识别率和效率的高低．结合近年来发表的文献，按照分析和描述的方式对掌纹的特征提取方法进行了分类，并对主要特征提取算法进行了分析和特性比较，最后总结了掌纹多特征融合方法是未来掌纹特征提取方法进一步的研究方向．

简介：摘 要：通常我们所了解的人脸识别算法是指将人的五官特征或者局部特征经过图像处理，上传到系统后端，再和数据库的人脸照片进行比对，最终识别出所需要的类别。人脸识别算法比较广泛应用于监控、公安系统、考试系统、门禁检查、身份识别等领域，而基于特征提取的人脸识别算法是人脸识别系统中的关键部分，接下来我们将通过本文了解一下关于人脸识别算法的特征提取需要注意的事项。

简介：特征检测算法是图像匹配及物体识别的基础，本文介绍了四种局部特征检测技术：Kaze、Sift、Surf、Orb以及通过一些评价指标比较了它们匹配性能。主要从匹配率，正确匹配率，检测特征关键点速度三个方面进行了比较，实验结果表明：Kaze具有较好的鲁棒性，对光照、模糊的不变性最好，Sift也有较好的鲁棒性，对旋转、尺度有很好的不变性。Sift和Kaze各有侧重点，Surf综合性能一般，但是比前两种速度快，Orb对尺度没有不变性，速度最快。

简介：基于DiagPCA（对角主成分分析）及平均脸的方法对二维主成分分析（2DPCA）方法进行了改进,既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化,减少了同类人脸之间的特征差异,又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来,并利用ORL人脸数据库进行实验。结果显示,该方法可提高人脸识别率,且降低了特征提取的时间。

简介：客户特征提取是整个客户行为分析过程中的重要环节.由于客户特征提取时获得的数据具有多共同特征及大噪声等特点,使得在客户行为分析中进行客户特征提取存在较大误差.采用UCI机器学习数据库中有多个共同特征的数据集分别对典型特征提取算法进行实验对比及分类规则提取结果分析,验证了FC-GMDH算法在特征提取精度和抗干扰方面具有明显的优势,在客户行为分析时取得满意的特征提取效果.

简介：在对现有的山脊线和山谷线的提取算法进行分析、研究的基础上,根据基于等高线-次性构建Delaunay三角网模型算法中数据结构的特点,提出了一种等高线地形特征提取的简易算法,并在VisualC＋＋编程环境下对本文中的算法进行了编程与实现.实验结果表明,用该算法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合.

简介：摘要：为了加强与聋哑人群的无障碍沟通，团队提出了一种高效的手语识别技术。该项技术是利用了改良后的HOG算法、SVM技术和改进Canny算法。HOG算法的改良解决了主、副对角线上像素的灰度信息的问题；结合使用SVM技术，对静止哑语姿势进行特征提取和训练，从而有效捕捉手势的关键特征；改进Canny算法解决移动边界的提取问题，最大限度的提升了识别率和识别速度。通过实验验证，我们发现这种方法在识别成功率和时间效率方面，都优于传统的HOG特征结合SVM的方法。这种技术的实现，为聋哑人士与听力正常人群之间的交流提供了更加流畅的通道，是无障碍通信领域的一大进步。

简介：摘要：基于内容的图像检索离不开特征提取，而局部特征提取是当前研究热点之一，由于局部特征之间的独立性和高语义性，此种方法在基于内容的图像检索领域有着良好的表现[1]。为了进一步提高局部特征的语义性、提升特征提取模型的表现力，本文引入视觉注意力机制与分组卷积思想对当前的局部特征提取模型进行优化，经实验证实，优化后的模型提取出的局部特征在Oxford数据集以及Paris数据集有着更好的检索效果。

简介：针对复杂环境下,辐射源个体细微特征难于提取的问题,提出了一种改进多重分形维数辐射源个体特征提取算法。该算法对传统的多重分形维数算法进行了简化,取消了对传统多维特征进行求和的步骤,所得到的新的多重分形维数特征,对于辐射源个体特征的提取更具有针对性。仿真结果表明,提取到的多重分形维数特征可以较好地刻画辐射源个体特征,进而为后续分类器的设计打下良好的基础。

简介：摘要：知识产权是权利人对所创作的智力劳动成果所享有的财产权利，其本质核心就是为了证明是谁在什么时 间创作了什么样的劳动成果。但由于传统登记方式的局限性，一直存在存证难、取证 难、确权难、维权难、交易难、成本高及周期长等诸多问题。为了解决上述知识产权存在的诸多难题，提出利用人工智能+区块链构建知 识产权溯源平台。该平台一方面对人工智能纹理识别技术进行研究，用于对数据资产提取高维特征向量，将高维特征向量作为证据上传到平台，解决自动化存证和取证的问题；另一方面将通过纹理技术取 证的信息以NFT智能合约的方式放到区块链上，以期解决知识产权维权难、交易难及周期长的问题，利用NFT智能合约也可 以将证据在多个涉及到产权的部门间可信自动化流转。

简介：摘要图像特征提取是图像处理的关键基础，随着科技的进步，具有4V特征的大数据技术为图像处理技术的发展带来了新机遇。本文基于大数据环境，以多帧模糊图像特征提取为研究对象，针对性地提出多帧模糊图像时频复合加权提取技术。并通过仿真实验，验证了该技术在提高图像特征提取方面具有高效性和实用性。

简介：摘要滚动轴承发生故障时,振动信号各频带的能量会相应发生变化,各频带信号的能量中包含了丰富的故障信息。采用小波包对信号进行分解，并用小波包能量法对其分析。不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变，根据不同的能量变化，可以有效对轴承信号进行故障诊断。

简介：纹理分割领域一直是非常活跃的领域，各种纹理分割算法纹理特征提取方法层出不穷。本文着重介绍了各类纹理特征，特征提取方法以及分割技术，主要包括：基于算子的图像特征提取，基于统计方法的特征提取，基于模型方法的分割技术（分形模型，随机场模型），基于纹理结构的特征提取及分割方法，以及基于空频域特征的分割技术（小波技术）。

简介：摘要首先分析Relax特征提取原理，然后将Costas跳频编码信号的回波转化为AR模型，最后利用Relax算法实现超分辨，实验结果表明利用Relax算法完全可以实现Costas信号的特征提取。

简介：摘 要：雷达数据处理依靠先进的特征提取技术来增强信号分析。研究从预处理、信号处理、目标检测与跟踪三个层面讨论雷达数据预处理问题，从统计特征、频谱特征、时间频率特征三个层面讨论雷达数据特征提取问题，旨在通过研究进一步推动提升雷达数据处理能力，充分挖掘雷达系统性能，为有关从业者提供参考信息。

简介：使用多聚焦图像融合（Multifocusimagefusion,MFIF）方法的最终目的是增加LR多聚焦图像中的高频成分,该方法采用低分率（lowresolution,LR）多聚焦图像恢复技术让高分辨率（highresolution,HR）多聚焦图像恢复.在IEDCNN参考模型的基础上采用多聚焦图像融合模型,并利用局部目标特征提取和NSCT变换相结合的动态模型结构,还在图像融合时引入了蚁群算法.经过实验表明：本文采用的方法比IEDCNN更具优势,尤其是图像融合效果,清晰度更佳,同时也让振铃效应得到了有效的抑制.

简介：CI作为主变换装置中牵引传动系统的主要部件,性能质量是安全运营的关键点.在对设备进行检修时,必须对牵引变流器发生的故障进行分析、记录,深入分析原因和方法,提出了以变流器输出电流作为故障特征参数的方法,提高故障判断处理的效率,已达到提高运营管理的目的.

简介：人脸识别作为身份识别的重要技术之一,已经开始广泛应用到人们的日常生活。人脸特征提取方法--主成分分析(PCA)可以在提取样本特征的同时降低样本维数,在此基础上提出的白化主成分分析(WPCA)可以降低图像中相邻像素的相关性,核主成分分析(KPCA)能够更好地提取适合分类的特征。本文主要分析了在不同光照和噪声情况下,三种常用的人脸特征提取方法—主成分分析(PCA)、白化主成分分析(WPCA)、核主成分分析(KPCA)均采用最近邻分类方法进行识别所用时间和识别率。

简介：垃圾邮件处理作为一种典型的文本分类应用问题，受到高维数据的困扰。为提高垃圾邮件检测的效率和准确率，提出一种基于PLS特征提取和SVM的入侵检测算法，首先对原始垃圾邮件数据利用偏最小二乘算法降低维度，再采用遗传算法寻优转换特征子集，并通过支持向量机SVM进行分类。Matlab仿真实验表明，本算法能有效降低数据维数，提高检测的准确率。

简介：摘要：特征提取是对原始数据关键特征的表达，能凸显原始数据的主要信息，避免和非主要信息产生“等价”变换，而弱化了主要信息价值。对于时间序列的电池组数据，设计基于注意力机制的时间序列特征提取算法，从而快速地对采集的数据进行有效降维与压缩。