原创 Matlab圖像識別/檢索系列(11)—開源介紹之深度學習工具MatConvNet toolbox

Matlab自帶神經網絡工具箱在2017b版本中才出現,而在2014年9月,VLFeat就推出了深度神經網絡工具箱MatConvNet。該工具箱功能全面,演示程序多,不但給出了深度網絡各層(包括卷積層、池化層、激活層、Softmax層)和設

原创 京東金融大數據競賽豬臉識別(3)- 圖像特徵提取之二

深度網絡既然在圖像識別方面有很高的準確率,那將某一層網絡輸出數據作爲圖像特徵也應該是可行的。該程序給出了使用Alexnet第七層作爲激活層提取圖像特徵的示例。代碼如下: clear; trainPath = fullfile(pwd,'im

原创 京東金融大數據競賽豬臉識別(6)- 識別方法之二

該方法提取圖像集的詞袋(bag-of-features),然後根據詞袋對各圖像編碼得出圖像特徵,再對測試圖像在訓練圖像集上進行檢索,最後根據檢索出的圖像類別判斷測試圖像所屬類別。該方法直接對圖像進行處理,不需要先提取特徵,再將特徵文件導入。

原创 京東金融大數據競賽豬臉識別(7)- 識別方法之三

Matlab提供了最簡單的多分類功能,兩個函數(trainSoftmaxLayer和net)就能完成。即先對對訓練圖像集構造softmax層,然後對測試圖像進行分類。這兩個函數可以在訓練圖像和測試圖像上完成分類的主要功能。代碼如下: cle

原创 京東金融大數據競賽豬臉識別(1)-從視頻提取圖像

2017年11月的京東金融大數據競賽參與人數最多的是豬臉識別的算法比賽,參加整個大數據比賽的有四千多人,而豬臉識別算法組就有一千多人。可見,搞圖像識別的的人很多啊。想要提升自己價值的小夥伴們,向語音、文本、機器人等領域進發吧,有了機器學習的

原创 Matlab圖像識別/檢索系列(10)—開源介紹之圖像檢索caltech-image-search

圖像搜索工具箱Caltech Large Scale Image Search Toolbox是Mohamed Alaa El Dien Aly在加州理讀博期間所作,目前他已加入沙特阿拉伯KAUST的Visual Computing Cen

原创 高維向量快速檢索方法Locality Sensitive Hashing之三——位置敏感聚類

1 關於位置敏感哈希的討論 LSH主要是爲了解決基本的高維向量快速搜索問題而提出的,在信息檢索的各方面如圖像、視頻、文本、音樂和網頁等都有應用。LSH的主要優點有: 用於檢索時速度很快,相比於kd-tree等算法可以有幾十倍的提高; 適合

原创 京東金融大數據競賽豬臉識別(5)- 識別方法之一

自編碼器是早期的神經網絡方法之一了,爲便於瞭解各方法識別性能,我們首先用它進行識別。代碼如下: clear load('JDPig_mlhmslbp_spyr.mat'); m = numel(classe_name); n = lengt

原创 高維向量快速檢索方法Locality Sensitive Hashing之二算法改進

位置敏感哈希是當前高維空間中近似近鄰(Approximate Near Neighbor, ANN)搜索速度最快的解決方法,LSH在漢明空間進行搜索,E2LSH是對LSH的改進之一,在歐氏空間進行搜索。與基於樹的索引方法相比,它們不但複雜度

原创 海康螢石雲硬盤錄像機SDK使用

大約十年前用過海康的硬盤錄像機和SDK進行過二次開發,多年不用了,現在市場變化很大。近幾年網絡攝像頭大量出現,如海爾、小米等品牌。相比早期海康、大華的監控攝像頭,這些網絡攝像頭使用簡單、方便,不需要單獨的錄