LBP特征

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。

这是一个用MATLAB编写的LBP图像处理小程序，可以用来学习和实验。

局部二进制模式（LBP）测试像素与其邻近像素之间的关系，并将其编码为二进制字，从而允许模式/特征的检测，无论对比度如何变化。当前提交包括逐像素实现和基于过滤的实现，大大缩短了运行时间，两者均产生相同结果但在不同阶段运行。请勿使用“pixelwiseLBP”除非用于教育或调试目的。此实现支持RGB多色输入，保持了所有通道的旋转不变性。

在这个软件包中，您可以找到MATLAB代码的更新版本，用于通过局部特征的对称驱动累积进行人员重新识别。作者M. Farenzena，L. Bazzani，A. Perina，V. Murino和M. Cristani在2010年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）中提供了三个演示：L_main_tagging_SvsS.m用于单次交叉验证，L_main_tagging_MvsM.m用于多次交叉验证，并且在CMC_curves文件夹中提供了CMC曲线。此外，软件包还包含了在其方法中使用的其他库，如最大稳定色彩区域（addLibs/mscr）和CVlab（addLibs）。

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。

SQL（结构化查询语言）是一种多功能语言，具有以下主要功能：- 数据查询（查询语言）- 数据定义（数据定义语言）- 数据操作（数据操作语言）- 数据控制（数据控制语言）

特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术，从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要，通过选择合适的特征选择算法，可以去除不相关和冗余特征，提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。

大数据包含规模庞大、复杂度高且增长迅速的数据集，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其特点通常总结为“3V”：- 体积：数据量巨大- 多样性：数据类型丰富- 速度：数据增长和处理速度快

掌握特征工程的基础知识与应用技巧，提升机器学习模型性能。