LBP特征

1、LBP特征的描述

原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的8

个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示：

LBP的改进版本：

原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化。（1）圆形LBP算子：

基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像

素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子；

（2）LBP旋转不变模式

从 LBP 的定义可以看出，LBP 算子是灰度不变的，但却不是旋转不变的。图像的旋转就会得到不同的 LBP值。

Maenpaa等人又将 LBP算子进行了扩展，提出了具有旋转不变性的 LBP 算子，即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP值，取其最小值作为该邻域的 LBP 值。

图 2.5 给出了求取旋转不变的 LBP 的过程示意图，图中算子下方的数字表示该算子对应的 LBP值，图中所示的 8 种 LBP模式，经过旋转不变的处理，最终得到的具有旋转不变性的 LBP值为 15。也就是说，图中的 8种 LBP 模式对应的旋转不变的 LBP模式都是00001111。

2、LBP特征用于检测的原理

显而易见的是，上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”，那么，对一幅图像（记录的是每个像素点的灰度值）提取其原始的LBP算子之后，得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”（记录的是每个像素点的LBP值）。

LBP的应用中，如纹理分类、人脸分析等，一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。

因为，从上面的分析我们可以看出，这个“特征”跟位置信息是紧密相关的。直接对两幅图片提取这种“特征”，并进行判别分析的话，会因为“位置没有对准”而产生很大的误差。后来，研究人员发现，可以将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内的每个像素点都提取LBP 特征，然后，在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。如此一来，每个子区域，就可以用一个统计直方图来进行描述；整个图片就由若干个统计直方图组成；

例如：一幅100*100像素大小的图片，划分为10*10=100个子区域（可以通过多种方式来划分区域），每个子区域的大小为10*10像素；在每个子区域内的每个像素点，提取其LBP特征，然后，建立统计直方图；这样，这幅图片就有10*10个子区域，也就有了10*10个统计直方图，利用这10*10个统计直方图，就可以描述这幅图片了。之后，我们利用各种相似性度量函数，就可以判断两幅图像之间的相似性了；

3、对LBP特征向量进行提取的步骤

（1）首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell）；

（2）对于每个cell中的一个像素，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，

否则为0。这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值；

（3）然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数LBP 值）出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理。

（4）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；

然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。

Reference：

黄非非，基于 LBP 的人脸识别研究，重庆大学硕士学位论文，2009.5

图像中角点(特征点)提取与匹配算法

角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中， 将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到（如2） ， 尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找

在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度 变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像， 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？

直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑，减少突变的影响。

多时间尺度调度

Coordination Between Short-Term and Real-Time Scheduling Incorporating Wind Power Kui Wang, Buhan Zhang, Jiajun Zhai, Wen Shao, Xiaoshan Wu and Chengxiong Mao State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China wangkui_hust@https://www.wendangku.net/doc/063461964.html, Keywords: short-term scheduling, real-term scheduling, coordination scheduling, wind power. Abstract. Coordination strategies between short-term (e.g., weekly and daily scheduling ) and real-time scheduling in wind power integrated system are disscussed. To cope with the uncertainty of wind power and load demands, weekly and daily rolling schedulings are applied. According to the latest updated prediction results of wind power and load demands, weekly rolling scheduling is applied to revise unit commitment and fuel allocation in remaining hours in a week. Daily rolling scheduling is applied to revise generation scheduling in remaining time in a day. A modified IEEE 118-bus system is applied to test the proposed approach. Introduction Generation scheduling are generally divided into long-term [1], mid-term [2], daily[3,4] and real-time [5] schedulings in time scales. The coordination among different time scales schedulings is very important, and effective coordination can ensure that the whole scheduling can be implemented smoothly. The coordination between long-term and short-term scheduling are discussed in references [6], and a predetermined minimum reserve energy was used as the coordination index. If the reserve energy was less than the minimum value, the long-term scheduling would be adjusted. In reference [7], the daily unit commitment was implemented with daily energies constraints, obtained from the long-term scheduling. However, there're few articles concerning the coordination between short-term and real-term scheduling, especially incorporating wind power. In weekly scheduling, the horizon of the study is one week with increments of an hour, mainly focusing on unit commitment and fuel allocation. The study of the daily scheduling is one day with increments of 10min, mainly solving economic dispatch problem. Real-time scheduling is used to adjust unit power in the nest 10min.The characteristics (e.g., randomness, volati-lity and unpredictable) of wind increase difficulty and uncertainty and lead to great difference between higher and lower time scales schedulings. To solve the above problems, we adopt rolling schedulings, including weekly and daily rolling schedulings. According to the latest updated prediction results of wind power and load demands, rolling schedulings are carried out to revise the results of the original schedulings. Multi-time scales generation schedulings A. Weekly scheduling Weekly scheduling mainly focuses on unit commitment and fuel allocation in hours. The objective function consists of fuel cost )(?Gi F and start-up cost Git S . ∑∑==??+= week G T t N i Git t i it Git Gi it week S u u P F u F 11 )1(] )1()([min (1) where t is the index of time in weeks, and i is the index of thermal units. week T equals 168h in one week. it u and Git P represent the commitment state and the output power of unit i at time t respectively. 1=it u if unit i is running at time t else 0=it u .

图像纹理特征的分析方法研究

图像纹理特征的分析方法研究 黄晶，杨杰 武汉理工大学信息工程学院，武汉（430063） E-mail ：jinghuang1019@https://www.wendangku.net/doc/063461964.html, 摘 要：本文重点介绍了几种借助纹理统计特征的分析方法，并对算法进行了比较。这些方 法包括：基于图像分形维数的特征分析，基于灰度共生矩阵的特征分析，基于灰度直方图的 特征提取。 关键词：分形维数，灰度共生矩阵，纹理特征 中图分类号：TP391 1．引言 虽然存在形形色色的图像纹理，并且人们进行纹理分析方面的工作已近半个世纪，但至 今还没有一个公认的确切的定义。纹理图像在局部区域内可能称不规则性，但在整体上则表 现出某种规律性，其灰度分布往往表现出某种周期性。 就其广义而言，纹理特征就是图像局部性质的统计，一个纹理图像可以看成一组独立的 同分布随机变量(,)W j k 经一空间算子()O ?作用而成的结果(,)F j k ，并用这些数字特征构 造图像的纹理特征。对纹理特征的提取方法可以分为统计法﹑构造法和频谱法。 2．纹理特征的分析方法 2.1 基于分形维数的特征分析 在分形理论中，最经典的理论是Hausdorff 维数[1]，它对分形的理论分析和理解都很重 要，但很难直接求取，在实际运用中更多的是盒维数，关联维数，自相似维数以及尺度维数， 本文选取的是盒维数中的差分盒维数。 差分盒维数算法是以盒维数算法为基础提出的一种简单、快速、精确的算法。将M M ×大小的图像分割成L L ×的子块，令r=L/M ，将图像视为一个三维空间中的一个表面 (,,(,))x y f x y ，其中(,)f x y 为图像(,)x y 位置处的灰度值。X ，Y 平面被分割成许多L L ×的网格。在每个网格上，是一列L L h ××的盒子，h 为单个盒子的高度。设总的灰度级为G 。 设在第(,)i j 网格中图像灰度的最小值和最大值分别落在第k 和第l 个盒子中，则： (,)1r n i j l k =?+ （1） 其中r n 是覆盖第(,)i j 网格中的图像所需的盒子数，因而可以求出覆盖整个图像所需的 盒子数r N ： ,(,)r r i j N n i j =∑ （2） 则其分形维数log()lim log(1/) r N D r = （3）基于分形维数的特征分析算法： （1）将原图转化为灰度图像； （2）以图像的任意像点(,,(,))i j f i j 为中心选取L L ×大小的窗口计算r n

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

图像处理和识别中的纹理特征和模型

纹理特征和模型 １，基于纹理谱的纹理特征 图像纹理分析中，最重要的问题是提取能够描述纹理的特征信息；这些特征可被用来分类和描述不同的纹理图像。在实际中常用到的方法有结构法和统计法；本文提出一种新的统计方法，每个纹理单元表征该位置及其领域象素的特征，整幅图像的纹理特征用纹理谱来表征，用这种方法进行分析较为简单。 定义纹理谱：纹理单元的频率分布。 基于纹理频谱的纹理特征： 3×３领域：权重： original reference calculate by myself （1）、黑白对称性 ()(3281) 1*100 () s i S i BWS S i ?? -+ ?? ?? =- ?? ?? ?? ∑ ∑ 反映频谱的对称性，不随纹理单元中起始计数位置的不同而不同。 （2）、几何对称性 ()4() 1 1*100 4 2*() Sj i Sj i GS Sj i ?? -+ ?? ?? =- ?? ?? ?? ∑ ∑ ∑ 反映图像旋转180度后，纹理谱的相似性； （3）、方向度

()()11*10062*()Sm i Sn i DD Sm i ?? -?? ??=-?????? ∑∑ ∑ 反映线性结构的角度。大的DD 说明纹理谱对图像的方向模式较为敏感；即图 像中有线性机构纹理单元存在。 以上三个特征都是图像的几何特征，可描述原始图像的宏观纹理；下面介绍几个描述图像微观纹理的特征。 （4）、方向特征 微观水平结构特征： ()*()MHS S i HM i =∑ ()(,,)*(,,)HM i P a b c P f g h = 同样，我们可以得到其它方向的方向纹理特征MVS ，MDS1，MDS2 （5）中心对称性 2()*[()]CS S i K i =∑ ２．常用统计特征： 把图像看成是一个二维随机过程的一次实现，可得到图像的直方图、均值、方差、偏度、峰度、能量、墒、自相关、协方差、惯性矩、绝对值、反差分等特征量。常用来描述纹理的统计特征的技术有子相关函数、功率谱、正交变换、灰度级同时事件、灰度级行程长、灰度级差分、滤波模板、相对极值密度、离散马尔可夫随机场模型、自回归模型、同时自回归模型等。 原图： １、２、３、４阶矩

SIFT特征点提取与匹配算法

SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能相对高效地计算出关键点的位置，建议使用的是差分高斯函数（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。

纹理_结构特征分析

实验2_纹理_结构特征分析 一、实验目的 加深对SAR影像纹理、结构特征及相关概念的理解，能编程实现SAR影像纹理、结构特征的统计分析。 二、实验软件 Matlab 三、实验数据 德国TerraSAR卫星获取的成都市部分SAR影像sar_cd01.tif及从中裁剪的两部分影像sar_cd01_1.tif、sar_cd01_2.tif。 四、实验内容及步骤 1. 基于Matlab，编写统计分析影像纹理特征和结构特征的程序； 1.1编写纹理特征程序 1）纹理特征主程序CTFmain： 依次实现的功能为：a打开并读取影像文件；b获取灰度影像；c扩展原始数据；d统计纹理特征频次；e对纹理特征频次排序并得到原始编码索引；f要求用户输入纹理特征分类个数目；g对纹理特征分类并得到类别编码对原始编码的索引；h生成纹理特征图。 function im=CTFmain % 选择影像文件 [fn,pn]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif',... 'All Image Files(*.jpg,*.tif,*.png,*.gif)'; ... '*.fig','Figures(*.fig)';'*.*','All Files' },... '请选择影像文件'); if fn~=0 % 添加当前路径 addpath(pn); % 读取影像文件 dat=imread(fn); % 取出起始时间 t1=clock; % 获取灰度影像

data0=GetGMap(dat); fprintf('%s\n','灰度影像生成完毕！'); % 扩展原始数据矩阵data0为data data=EnlargeMat(data0,1,1); fprintf('%s\n','影像数据扩展完毕！'); % 统计每种纹理特征向量出现的频数，得到纹理特征查询矩阵stvm和原始编码图codm [stvm,codm]=StatTVm(data); fprintf('%s\n','纹理特征统计完毕！'); % 对各种纹理特征向量频数由大到小排序，得到排序后的纹理特征原始编码索引 id0=SortGetId0(stvm); % 取出终了时间 t2=clock; % 显示程序运行时间 fprintf('%s%.1f%s\n','该阶段运行时间：',etime(t2,t1),'s'); % 提示用户输入纹理特征分类数目 n=input('请根据统计数据输入纹理特征类别的数目n [10]:'); if isempty(n) n=10; end % 取出起始时间 t1=clock; % 合并相似的纹理特征，得到频次和类别编码索引fid以及原始编码和类别编码索引iid [fid,iid]=IcprtTF(stvm,id0,n); fprintf('%s\n','特征类别编码完毕！'); % 生成纹理特征图 im=CreatIM(codm,fid,iid); fprintf('%s\n','纹理特征图生成完毕！'); % 取出终了时间 t2=clock; % 显示程序运行时间 fprintf('%s%.1f%s\n','该阶段运行时间：',etime(t2,t1),'s'); % 显示纹理特征图 imshow(im,[min(min(im)),max(max(im))]); else error('您没有选择影像文件！'); end end 2）获取灰度图像子程序GetGMap： 实现了根据输入数据结构采用相应算法得到灰度图像的功能，即：a如果是单层影像数据，直接认为是灰度图像，有data0 = dat；b如果是3层影像数据，采用gray = 0.299*r+0.587*g+0.114*b公式计算出灰度图像：c如果是多余3层的影像数据，采用所有数据层平均的方法得到灰度图像。

小学生学习兴趣的特点

小学生学习兴趣的特点 作者：赵才让吉 (小学英语青海海东小学英语三班) 评论数/浏览数：0 / 6302 发表日期：2011-10-26 19:10:10 学生分析是指了解学习者的学习准备情况及其特点的活动。学习分析的目的主要是了解对教学设计产生重要影响的学习者特征，为后续的教学系统设计步骤提供依据。学习者特征涉及很多，但对教学设计产生影响的特征主要涉及智力因素和非智力因素两个方面。与智力因素有关的特征主要包括个体认识发展的一般特征、知识基础、认知能力、认知结构变量等；与非智力因素有关的特征则包括兴趣、动机、情感、学习风格、焦虑水平、意志、性格以及学习者的文化和宗教背景等。 下面我们就根据这两个方面对小学三年级学习者的特征进行分析并提出几 点教学系统设计的建议。小学三年级的学生，这一年龄阶段的儿童，已完成了幼儿期向童年期的过渡，幼儿期的年龄特征已基本隐去，显示出了童年期的年龄特征。他们的认知过程由形象性向抽象性过渡，心理活动由不随意性向随意性和自觉性发展，集体意识开始形成等等。下面我们来了解一下他们的学习特征。 小学生学习特征可以概括为以下几点： 1.小学阶段儿童的认知发展具有明显的符号性和逻辑特点，缺乏抽象性，思维活动依赖具体的事物和经验的支持。 2.小学生的学习动机主要取决于对学习内容感兴趣的程度以及对老师的偏 爱 3.他们的起点水平较低，因此老师要选择相对简单的内容组织教学 4.喜欢接受表扬，需要获得他人特别是父母，亲人的认可。 5．具有强烈的好奇心，但是对于事情不会要求寻根问底的了解，只停留在表面的认识。 但是，我们光了解学习特征是远远不够的，我们还有必要对他们学习态度的形成和学习动机做进一步了解。 小学生学习态度形成和转化的基本特点 (一)由完全的被动到稍微的主动，特别是低年级小学生基本上是按照教师和家长的要求去学习，有些学习差的小学生是靠家长逼着去上学，相当被动。然而随着学习的不断深入，对学习的目的、意义的理解也逐步加深，尤其小学生活丰富多彩，学习内容生动有趣，小学生的学习兴趣越来越浓厚，学习的热情也越来越高，表现出越来越高的积极性、主动性和自觉性。 (二)由模仿到内化小学生具有很强的群集性和模仿性，他们天天生活在伙伴中、集体中，亲眼所见那些学习好的同学得到教师和家长更多的关爱，得到同伴的认可和尊重，评为三好学生或优秀少先队员，成为大家学习的榜样。这样耳濡目染，小学生头脑中逐步形成好学生的信念、标准，成为支配学习的动力和准则。 (三)由不稳定到稳定由于小学生的心理结构是不成熟的、稚嫩的，对待学习也和对待其他事物一样，是以兴趣和快乐为心理动力的主要因素，因而具有较大的波动性、不稳定性。随着年级的升高和知识的积累，对学习的目的也越来越明确，榜样的模仿也由身边的人和事，逐渐发展到对先烈和贤哲们的模仿，希望自己通过努力学习，成为一个“有用的人”，希望的到老师和父母的夸奖。有了成功的向往和体验，学习态度也就日趋稳定。 小学生的学习动机特点，突出地表现在学习动机的内容和学习兴趣两个方面。

SIFT特征点提取与匹配算法

二 特征点提取算法 1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。

图像特征提取算法

Histograms of for Human Detection Navneet Dalal and Bill Triggs INRIA Rh?o ne-Alps,655avenue de l’Europe,Montbonnot38334,France {Navneet.Dalal,Bill.Triggs}@inrialpes.fr,http://lear.inrialpes.fr Abstract We study the question of feature sets for ob-ject recognition,adopting linear SVM based human detec-tion as a test case.After reviewing existing edge and gra-dient based descriptors,we show experimentally that grids of Histograms of Oriented Gradient(HOG)descriptors sig-ni?cantly outperform existing feature sets for human detec-tion.We study the in?uence of each stage of the computation on performance,concluding that?ne-scale gradients,?ne orientation binning,relatively coarse spatial binning,and high-quality local contrast normalization in overlapping de-scriptor blocks are all important for good results.The new approach gives near-perfect separation on the original MIT pedestrian database,so we introduce a more challenging dataset containing over1800annotated human images with a large range of pose variations and backgrounds. 1Introduction Detecting humans in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses that they can adopt.The?rst need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly,even in cluttered backgrounds under dif?cult illumination.We study the issue of feature sets for human detection,showing that lo-cally normalized Histogram of Oriented Gradient(HOG)de-scriptors provide excellent performance relative to other ex-isting feature sets including wavelets[17,22].The proposed descriptors are reminiscent of edge orientation histograms [4,5],SIFT descriptors[12]and shape contexts[1],but they are computed on a dense grid of uniformly spaced cells and they use overlapping local contrast normalizations for im-proved performance.We make a detailed study of the effects of various implementation choices on detector performance, taking“pedestrian detection”(the detection of mostly visible people in more or less upright poses)as a test case.For sim-plicity and speed,we use linear SVM as a baseline classi?er throughout the study.The new detectors give essentially per-fect results on the MIT pedestrian test set[18,17],so we have created a more challenging set containing over1800pedes-trian images with a large range of poses and backgrounds. Ongoing work suggests that our feature set performs equally well for other shape-based object classes. We brie?y discuss previous work on human detection in §2,give an overview of our method§3,describe our data sets in§4and give a detailed description and experimental evaluation of each stage of the process in§5–6.The main conclusions are summarized in§7. 2Previous Work There is an extensive literature on object detection,but here we mention just a few relevant papers on human detec-tion[18,17,22,16,20].See[6]for a survey.Papageorgiou et al[18]describe a pedestrian detector based on a polynomial SVM using recti?ed Haar wavelets as input descriptors,with a parts(subwindow)based variant in[17].Depoortere et al give an optimized version of this[2].Gavrila&Philomen [8]take a more direct approach,extracting edge images and matching them to a set of learned exemplars using chamfer distance.This has been used in a practical real-time pedes-trian detection system[7].Viola et al[22]build an ef?cient moving person detector,using AdaBoost to train a chain of progressively more complex region rejection rules based on Haar-like wavelets and space-time differences.Ronfard et al[19]build an articulated body detector by incorporating SVM based limb classi?ers over1st and2nd order Gaussian ?lters in a dynamic programming framework similar to those of Felzenszwalb&Huttenlocher[3]and Ioffe&Forsyth [9].Mikolajczyk et al[16]use combinations of orientation-position histograms with binary-thresholded gradient magni-tudes to build a parts based method containing detectors for faces,heads,and front and side pro?les of upper and lower body parts.In contrast,our detector uses a simpler archi-tecture with a single detection window,but appears to give signi?cantly higher performance on pedestrian images. 3Overview of the Method This section gives an overview of our feature extraction chain,which is summarized in?g.1.Implementation details are postponed until§6.The method is based on evaluating well-normalized local histograms of image gradient orienta-tions in a dense grid.Similar features have seen increasing use over the past decade[4,5,12,15].The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of local intensity gradients or 1

基本兴趣特点

基本兴趣特点 测试结果显示，你的职业兴趣最高得分为社会型和现实型。看看以下的描述像不像你。 你是一个非常喜欢交朋友的人，同时也注重和物化的具体材料打交道，具有双重个性。 你很关心自己和别人的情绪状态和感受，你喜欢从事与教育训练相关的服务性工作，好以团体的方式来教授，你看重团队精神，认为团队的力量不是个人所能比拟的。 你喜欢协助别人解决和处理技术性方面的问题。你的学习能力很强。在生活中注重实用，实事求是，对未来很少去想象，认为从现在开始比对有理想更为重要。喜欢认真与人切磋，琢磨，有一定的抱负，有影响欲，归属感强；注重实际行动，对工作持之以恒，坚持不懈；特别善于教导他人，人际关系很好，不矫揉造作，谦虚待人。喜欢做需要动手的工作；性格诚实耿直，对人坦率，比较务实。 兴趣强弱程度 以上特点是根据你自己得分最高的两个兴趣类型特征来描述的。 那么，与其它人相比，你在所有兴趣类型上表现出来的兴趣强弱程度又是怎么样的呢？ 如上图所示，如果柱子是红色的，说明你与其它人相比，此兴趣非常浓厚，表现出来的特点也很明显，继续培养此兴趣或从事相关活动会比较容易； 如果柱子是黄色的，说明你与大部分人得分较相近，此类兴趣强度比较一般。你可以通过从事相关活动，继续培养这些兴趣； 如果是蓝柱子，说明在人群中，你此方面的兴趣强度比较弱，对相关活动不感兴趣、不喜欢，从事相关兴趣活动或者培养此兴趣需要你较多的努力。因此，在生涯选择的过程中，你还需要更加细致的考虑，想想你平时喜欢完成的事情和参与的活动，多听听他人对你的评价及建议，这样的决策可能更有价值。同时，你也可以通过其它一些方法（如列举出你最自豪的10件事）更深入地挖掘自己的兴趣特点可能会对你有帮助。记住：兴趣也是可以培养的，你不妨多参与各类活动，找找自己潜在的兴趣！ 适宜的成长环境 有一定技术含量的社会服务工作，要求人际技巧，但有一定的规则约束，要求一定客观性的工作。 感兴趣的领域 喜欢的活动：带野外团队、夏令营、电脑教学等 喜欢的学科：科学教育、体育教育、医学技术、技能训练等