問題タブ [feature-extraction]

例：

Doc {
  引用: {
      0: cite0,
      1: cite1,
      2: cite2,
      ...
      n: citeN
    }
}

引用の類似性に基づいてドキュメントをクラスター化すると想定していますが、各ドキュメントには多くの引用があります。ここでの私の混乱は...この場合、データセットの特徴ベクトルを構築して、それをクラスタリング ツールキットにフィードするにはどうすればよいかということです。

列を引用とし、その文書にその引用がある場合は値を 1 にしようと考えています。

ps。私の機械学習のバックグラウンドはかなり弱いです - 私は講義ノートを読んでいますが、ほとんどはこの種の問題には触れていません >< よろしくお願いします!

bag of words は私の仕事には単純すぎると思います。単語の位置情報を特徴ベクトルに含めてほしい。たとえば、「良い」は最後から 2 番目などです。

セグメント3Dにマップされた一連のポイントがあります。[0, 1]これらの点は、円を描く、手を振るなどの単純なジェスチャーを表します。今度はHidden Markov Models自分のジェスチャーを認識するために使用したいと思います。(X, Y, Z)最初のステップは、データの特徴を抽出することです。何か役に立つものを検索しようとしたところ、いくつかの例が見つかりSIFTましSURFたFast Fourier Transform。

プロジェクトでどちらを使用するべきか混乱しています。Kinect コントローラーからのデータを使用してジェスチャーを認識したいので、関節をアルゴリズムで追跡する必要はありません。

150 枚の画像のセットを表す伸び、堅牢性、およびHu モーメント機能があります。最小二乗法やサポート ベクター マシンを使用せずにこれらの特徴ベクトルと比較するための典型的なメトリックを知りたいです (それらがどのクラスに属しているか分からないため)。

堅牢性は、面積/凸包面積の比率のように計算されます。

円の画像を計算すると、すべての値が1に近くなるため、輪郭の面積を計算するときに、内部が白いピクセルであるかどうかを考慮せずに円の内側の面積を計算するとします（輪郭は黒です）

画像サンプル: https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2b0JITFB4aHR0OWc/edit?usp=sharing

コード：

アップデート

私はこのようにしました：

このエラーで：

画像モーメントに基づいて伸びを計算するこの方法を見つけました

凸包の伸びを計算するにはどうすればよいですか？

ここで、「unicocnt」は​​、findcontoursで取得された輪郭です。

opencvで粗さの等高線を計算する方法はありますか？

画像サンプル：https ：//docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2NDgySmJ6NnpId0U/edit？usp = Sharing

アップデート

粗さを計算するための私のコード：

周囲の輪郭/凸包の周囲

エラー：

このコードを見つけて、スケルトン化された画像を取得しました。円の画像があります ( https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2RXdzVGtXUTlPSGc/edit?usp=sharing )。

問題は、画像の結果が「スケルトン」ではなく、ポイントのセットであることです! 私の目的は、画像をスケルトン化した後、輪郭の周囲を抽出することでした。コードを編集して解決するにはどうすればよいですか? cv2.findContours を使用してスケルトン サークルを見つけるのは正しいですか?

コサイン類似度を使用してscikitを使用して同様の質問を見つけようとしています。私はインターネットで入手可能なこのサンプルコードを試していました。Link1とLink2

私はいつもこのエラーが発生します

このリンクで入手できるコードも確認しました。そこでエラーが発生しましAttributeError: 'CountVectorizer' object has no attribute 'vocabulary'た。

この問題を解決する方法は？

私はWindows732ビットとscikit_learn0.13.1でPython2.7.3を使用しています。

私はc++とopencvを使用してOCRプロジェクトを行っています。手書きの文字が分離された白黒画像がいくつかあります。LIBSVMを使用してそれらを分類するために、それらの画像から固有の特徴を抽出したいと思います。opencvでの特徴抽出に適したアルゴリズムを教えてもらえますか？