matlab实现声纹识别,通过提取声音信号的MFCC特征,然后形成特征向量,通过训练语音,对测试语音进行识别,可以识别训练库内的声音,也可以识别出训练库外的声音
2025/8/6 18:28:39 1.6MB 声纹识别 MFCC
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深入整理了雅克比方法求解特征值和特征向量,包括公式推导,最后介绍了opencv中的算法流程和实现。
2025/7/21 11:50:15 427KB 矩阵特征值 雅克比方法
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颜色分类leetcode哈里斯角Kps和描述符提取这是纯numpy的Hog特征提取特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示,它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。
通常,特征描述符将大小为宽x高x3(通道)的图像转换为长度为n的特征向量/数组。
在HOG特征描述符的情况下,输入图像的大小为64x128x3,输出特征向量的长度为3780。
请记住,可以针对其他大小计算HOG描述符,但在这篇文章中,我坚持使用原始论文中提供的数字,以便您可以通过一个具体示例轻松理解该概念。
这一切听起来不错,但什么是“有用的”,什么是“无关紧要的”?要定义“有用”,我们需要知道它“有用”是为了什么?显然,特征向量对于查看图像是没有用的。
但是,它对于图像识别和对象检测等任务非常有用。
当将这些算法产生的特征向量输入到支持向量机(SVM)等图像分类算法时,会产生良好的结果。
但是,什么样的“特征”对分类任务有用?让我们用一个例子来讨论这一点。
假设我们要构建一个对象检测器来检测衬衫和外套的纽扣。
纽扣是圆形的(在图像中可能看起来是椭圆形的)并
2025/6/19 13:18:46 459KB
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基于局部视觉特征聚合的图像检索,用VLAD方法降低图像特征向量维数。
2025/6/8 0:44:43 10.08MB 图像检索 VLAD sift
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切换到处理的目录下cd D:\openSMILE-2.1.0\bin\Win32使用命令行操作处理音频得到特征向量:SMILExtract_Release -C D:\openSMILE-2.1.0\config\IS09_emotion.conf -I L:\music\happy\6.wav -O L:\music\happy\feature\6.txt
2025/5/26 11:20:20 18.62MB opensmile
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计算矩阵的特征值特征向量,对矩阵进行谱分解,可以很容易转换成C++语言。
2025/5/18 17:09:14 670B 矩阵
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这是一个用c#语言写成的矩阵类,可以完成矩阵的各种准确的数学计算,如:矩阵的加减乘除、转置、逆运算、复矩阵的乘法、求行列式值、求矩阵秩、一般实矩阵的奇异值分解、求广义逆、约化对称矩阵为对称三对角阵、实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算、求赫申伯格矩阵全部特征值、求实对称矩阵特征值与特征向量等.可以将其做成dll用到其他的环境下。
填补了.net中没有矩阵的空白,是你进行科学计算不可或缺的插件之一。
2025/4/15 5:19:10 98KB c# 矩阵
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区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的,然而传统的匹配算法计算量大,匹配速度慢,效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大,时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域,然后对得到的图像低频部分进行分割,然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值进行真伪鉴定,实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余,减少检测块数,降低了时间复杂度,提高了检测效率。
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用于求取矩阵特征值的带双步位移的QR分解法!
2025/3/8 20:02:58 208KB 矩阵特征值
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通常用于信号分析,提取特征值组成特征向量后进行模式识别,机器视觉的处理开发
2025/3/2 7:29:23 5KB 特征提取 matlab
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡