一、特征提取基本步骤？

特征提取步骤

卡方检验

1. 统计样本集中文档总数（N）。

2. 统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。

3.计算每个词的卡方值。

4.将每个词按卡方值从大到小排序，选取前k个词作为特征，k即特征维数。

信息增益

1. 统计正负分类的文档数:N1、N2。

2. 统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。

3. 计算信息熵

4. 计算每个词的信息增益

5. 将每个词按信息增益值从大到小排序，选取前k个词作为特征，k即特征维数

二、特征提取算法总结大全？

1 HOG(histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方图）

2 SIFT(Scale-invariant features transform,尺度不变特征变换）

3 SURF(Speeded Up Robust Features,加速稳健特征，对sift的改进）

4 DOG(Difference of Gaussian，高斯函数差分)

5 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式）

6 HAAR(haar-like ,haar类特征，注意haar是个人名，haar这个人提出了一个用作滤波器的小波，为这个滤波器命名为haar滤波器，后来有人把这个滤波器用到了图像上，就是图像的haar特征）

图像的一般提取特征方法：

1 灰度直方图，颜色直方图

2 均值，方差

3 信号处理类的方法：灰度共生矩阵，Tamura纹理特征，自回归纹理特征，小波变换。

4 傅里叶形状描述符，小波描述符

三、图像特征提取和识别？

可以说图像匹配是图像识别的一种，图像识别是对图像根据特征进行分类，匹配是根据两幅图像之间的相似程度区分

四、图像多特征提取方法？

以下是几种常见的图像多特征提取方法：

1. 颜色特征：颜色特征通常使用颜色直方图或颜色矩来描述。颜色直方图是对图像中各种颜色的统计，可以用来描述整张图像的色彩分布；颜色矩则衡量了图像各种颜色的亮度、饱和度和色调等参数。

2. 纹理特征：纹理特征可以用来描述图像中不同区域的纹理结构。纹理特征包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）和Gabor滤波器等。

3. 形状特征：形状特征通常使用边缘检测算法、轮廓提取算法或区域分割算法来提取。形状特征包括图像的周长、面积、离心率和紧凑度等。

4. SIFT特征：SIFT（尺度不变特征变换）是一种基于局部特征的图像描述方法，具有对旋转、缩放和平移不变性的优点。SIFT特征的提取过程包括关键点检测和描述子生成两个步骤。

5. CNN特征：CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，可以自动从图像中学习出高层次的特征表示。CNN通常采用迁移学习技术，将预训练好的模型在新数据集上进行微调，以提高特征提取效果。

需要注意的是，以上图像多特征提取方法并不是穷尽所有可能，实际应用中也会根据具体情况选择合适的特征提取方法，并进行优化和组合。

五、声音频率特征提取方法？

（1）特征是由模型从信号中直接提取还是基于模型的输出得到的统计，如均值、方差等；

（2）特征表示的是瞬态还是全局上的值，瞬态一般以帧为单位而全局则覆盖更长的时间维度；

（3）特征的抽象程度，底层特征抽象程度最低也是最易从原始音频信号中提取，它可以进一步被处理为高一级的中间特征代表乐谱中常见的音乐元素，如音高、音符的起始时间等；高层特征最为抽象大多用于音乐的曲风和情绪任务；

（4）根据特征提取过程的差异可以分为：从原始信号中直接提取的特征（如过零率）、将信号转换为频率得到的特征（如谱心质）、需经过特定的模型得到的特征（如旋律）、受人耳听觉认知启发改变量化特征尺度得到的特征（如MFCCs）。

六、人脸图像特征提取的方法？

 人脸识别特征提取的三种方法-HoG、Dlib、卷积神经网络特征。人脸图像特征提取的各种方法（包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）

1.对正样本(即包含人脸的图像)数据集提取Hog特征,得到Hog特征描述子;

2.对负样本(即不包含人脸的图像)数据集提取Hog特征,得到Hog特征描述子;其中,负样本数据集中样本的数量要远远大于正样本数据集中的样本数,负样本图像可以使用不含人脸的图片进行随机裁剪获取;

3.利用支持向量机算法训练正负样本,显然这是一个二分类问题,可以得到训练后的模型。

4.利用该模型进行负样本难例检测,也就是难分样本挖掘( hard-negativemining。

七、什么是人工智能特征提取？

顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。说白了特征工程就是将你自己收集到的数据转化为算法需要的数据形式。

特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的模型准确性

八、利用matlab怎么进行特征提取语音？

1、用audioread('');函数读取电脑中的音频文件，参数是音频文件的路径：[sampledata,FS] = audioread('F:1.mp3');sampledata保存音频信号数据，FS是音频采样率，MP3格式的采样率一般为44100；

2、判断音频数据是否是双声道，如果是双声道则保留一个声道的数据，用calsample.m文件的函数完成此功能，文件内容如下：

function sample = calsample(sampledata,FS)temp_sample = resample(sampledata,1,FS/11025);[m,n] = size(temp_sample)

;if (n == 2) sample = temp_sample(:,1)

;else sample = temp_sample;endend

九、数据挖掘和特征提取有什么区别？

数据挖掘需要用到特征，特征提取可以看作是数据挖掘的一个步骤，提取完特征后再进行模型训练。

十、定位算子与特征提取算子有什么区分？

第一类是基于形状的兴趣算子:特征点位于轮廓线的最大曲率处,或两条线段的交点处。

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