特征提取与表达
丹参药材物质群薄层色谱指纹特征的提取与表达
丹参药材物质群薄层色谱指纹特征的提取与表达丹参，泛指多种药用植物，全国各地均有分布，被称为“中药博览”，素有“药中之王”之称。
丹参药材具有滋补元气、服药安全、药效可靠等特点，用于治疗多种疾病，学者们也通过研究它们的成分、物质群等来找到最佳治疗方案。
药材物质群薄层色谱指纹技术是一种新型技术，可以将药物成分定位到某一特定的药物混合物中，从而实现对不同品种的丹参药材的指纹特征的提取和表达。
一、薄层色谱指纹技术的原理薄层色谱指纹技术是一种分子指纹技术，常用于提取复杂混合物的成分及结构信息，可定量分析不同植物的化学成分。
原理是用乙腈溶剂溶解植物组织，将组成植物的物质溶出，然后将溶出物质所构成的指纹图谱投射到乙腈浴盘上，并以开放系统的梯度浓度乙腈溶液分层，形成指纹图谱，扫描它们的吸收光谱特性，从而获得丹参药材的薄层色谱指纹。
二、物质群指纹分析物质群分析（TLC）是一种定量分析技术，可以帮助研究者了解不同类型的药物成分分离、检测、认定、分析以及指纹表达，是分析普通植物中抗性药物化学成分的有效技术。
首先，通过准备层板，按照组分梯度分别涂布药材物质，然后先用乙腈溶剂洗涤，再用有机溶剂溶解，以贴近侧色谱仪上空溶出该物质的轨迹。
通过色谱来衡量溶解度，最后从中标定选择不同组分，计算其指纹表达特征。
三、抗性指纹聚类抗性指纹聚类技术可以识别出有相似或具有相同化学性质的物质，并将它们分类划归到一起，构成药物指纹类群图。
在丹参药材中，这一分类可以有效区分出不同品种的药材，用于指纹的比对和产品的质量控制。
本方法的特点在于从特征图谱中提取出独特的指纹特征，然后通过组合各种特征值，使抗性指纹变化更加明显，并将不同的指纹聚类为一类进行比较，从而进行质量控制和分析。
四、结论通过薄层色谱指纹技术可以精确、快速提取丹参药材的指纹特征，从而实现对其质量及成份的准确检测、识别和评价，进而确保其质量及安全性。
物质群薄层色谱指纹技术的运用不仅可以演示出药物的印迹，还可以获取更多有价值的信息，比如指纹表达等，有助于更深入地了解药物成分及其作用机制，从而指导临床用药。
数据挖掘中特征提取的分析与应用
数据挖掘中特征提取的分析与应用特征提取是数据挖掘中的一个重要步骤，它的目的是从原始数据中提取出最具代表性和区分度的特征，以便用于后续的数据分析和建模。
特征提取可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和关联规则，提高模型的准确性和可解释性。
本文将从特征提取的分析方法和应用两个方面进行详细介绍。
在数据挖掘中，特征提取的分析方法有很多，以下是其中几种常用的方法：1.直接特征提取：直接从原始数据中提取出特征，例如从文本数据中提取词频、TF-IDF值等；从图像数据中提取颜色直方图、边缘检测等。
直接特征提取方法简单，但可能会忽略一些重要的信息。
2.统计特征提取：通过对原始数据进行统计分析来提取特征。
例如，对于时间序列数据，可以计算统计指标如均值、标准差、峰度等作为特征。
统计特征提取方法可以反映数据的分布情况，对于数据的整体特征有一定的描述能力。
3.频域特征提取：对于信号数据，可以通过将其转换到频域来提取特征。
常用的频域特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。
频域特征提取方法可以抓住信号的周期性和频率特征，对信号的时域特征进行补充和扩展。
4.主成分分析(PCA)：PCA是一种常用的降维方法，可以通过线性变换将高维数据映射到低维空间。
在降维的同时，PCA还可以提取出最相关的特征。
PCA能够保留数据的最大方差，即保留了数据的最重要特征。
特征提取在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用案例：1. 文本分类：在文本分类任务中，特征提取可以将文本数据转化为数值型特征，以便于分类模型的训练和预测。
常用的文本特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
这些方法可以将文本数据转化为稀疏向量或者词向量，从而帮助构建分类模型。
2.图像识别：在图像识别任务中，特征提取可以将图像数据中的颜色、纹理、形状等特征提取出来，以便于图像分类或物体识别等任务的处理。
常用的图像特征提取方法有颜色直方图、梯度方向直方图、尺度不变特征变换(SIFT)等。
特征提取与转换：掌握特征提取和转换的方法和技巧
方法和技巧
01
特征提取的基本概念与方法
特征提取的定义与作用
特征提取的定义
特征提取的作用
• 从数据中提取出对问题解决
• 提高模型的性能和准确性
有关键意义的信息
• 降低计算复杂度，提高实时
• 降低数据的维度，提高数据
性
处理和分析的效率
• 有助于数据可视化和信息解
• 特征提取是机器学习和数据
征转换方法
01
02
03
• 主成分分析（PCA）、奇异
• 核方法（如支持向量机、核
• 独热编码、词袋模型等
值分解（SVD）等
主成分分析等）
• 应用：自然语言处理、推荐
• 应用：图像处理、语音识别、
• 应用：图像处理、语音识别、
系统、计算机视觉等领域
自然语言处理等领域
自然语言处理等领域
03
特征提取与转换的实际应用案例
释
挖掘领域的关键步骤
特征提取的基本原则与要求
特征提取的要求
• 特征应具有可解释性：特征的含义和计算方法应易于理解
• 特征应具有鲁棒性：特征应在一定程度上抵抗噪声和干扰，保持稳定性
• 特征应具有普遍性：特征应在不同场景和任务中具有通用性，便于迁移学习
特征提取的基本原则
• 有效性：提取的特征应具有代表性和区分度，对问题解决有实际意义
基于几何特征的特征提取方法
• 形状描述子、局部特征等
• 应用：计算机视觉、图像识别、机器人视觉等领域
02
特征转换的基本概念与方法
特征转换的定义与作用
特征转换的定义
特征转换的作用
• 将原始特征转化为新的特征空间，以
多模态数据融合中的特征提取与表示方法
多模态数据融合中的特征提取与表示方法多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同表征方式的数据进行整合和融合，以获得更全面、准确和综合的信息。
在多模态数据融合中，特征提取和表示方法起着至关重要的作用。
本文将介绍几种常用的特征提取和表示方法，并探讨它们在多模态数据融合中的应用。
1. 形状特征提取与表示形状特征主要用于描述物体的轮廓和边缘，对于图像和视频等视觉数据的处理尤为重要。
常见的形状特征提取和表示方法包括边缘检测、形状描述子和轮廓匹配等。
边缘检测算法可以提取图像中的边缘信息，例如Canny算子和Sobel算子等。
形状描述子能够将轮廓分解为一组有意义的特征，常用的形状描述子有傅里叶描述子、Zernike描述子和极坐标描述子等。
轮廓匹配算法可以通过计算不同轮廓之间的相似度，找到相对应的物体。
2. 频域特征提取与表示频域特征主要用于处理时域信号的数据，例如语音信号和心电图等。
常见的频域特征提取和表示方法包括傅里叶变换、小波变换和功率谱密度等。
傅里叶变换能够将时域信号转换为频域信号，通过提取频域特征来描述信号的频率成分。
小波变换不仅可以提取频域信息，还具有时域分辨率。
功率谱密度可以用于分析信号的能量分布和频谱特征。
3. 时间序列特征提取与表示时间序列特征主要用于分析一系列时间上连续发生的事件。
常见的时间序列特征提取和表示方法有自回归模型、移动平均模型和傅里叶分析等。
自回归模型可以建立时间序列之间的依赖关系，通过预测当前时间点的值。
移动平均模型可以平滑时间序列，减少噪声的干扰。
傅里叶分析可以将时间序列信号转换为频率成分，通过提取频域特征来描述时间序列。
4. 文本特征提取与表示文本特征主要用于处理自然语言文本数据，例如文档、评论和推文等。
常见的文本特征提取和表示方法有词袋模型、TF-IDF模型和词向量模型等。
词袋模型将文本表示为词汇的集合，通过统计词频来提取特征。
TF-IDF模型不仅考虑词频，还考虑词在整个语料库中的重要性。
图象视觉特征的提取与表示
第1章图像视觉特征的提取和表示1.1 引言图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。
图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。
一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。
通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求：(1)提取简单，时间和空间复杂度低。
(2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。
(3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。
(4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。
本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。
接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。
1.2 颜色特征的提取和表示颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。
一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。
相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。
因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。
本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。
1.2.1 颜色空间模型为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D 坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。
神经网络模型中的图像特征提取与语义表示方法探究
神经网络模型中的图像特征提取与语义表示方法探究神经网络模型已经在图像处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中的一个核心工作就是图像特征提取和语义表示。
本文将探究神经网络模型中的图像特征提取与语义表示方法。
在传统的图像处理方法中，人们使用手工设计的特征来表示图像，如边缘、纹理和颜色等。
然而，这些特征很难捕捉到图像的更高层次的语义信息。
神经网络模型通过端到端的方式学习图像的特征表示，从而从图像中抽取出更高层次的语义信息。
图像特征提取是指从原始图像中提取出具有表征能力的特征。
神经网络模型使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来进行图像特征提取。
CNN模型通过多层卷积和池化操作，逐渐将原始图像转化为具有抽象特征的表示。
在卷积层中，神经网络使用一系列的卷积核对输入图像进行卷积操作，将图像的每个像素与卷积核进行相乘并求和，从而得到卷积特征图。
这些卷积特征图可以理解为图像的边缘、纹理等底层特征。
接着，在池化层中，神经网络通过对卷积特征图进行降采样，可以减少特征图的尺寸并保留主要的结构信息，从而得到更高层次的特征。
语义表示是指将图像特征转化为可以理解和处理的语义信息。
常见的语义表示方法包括全连接层和softmax分类器。
在全连接层中，神经网络将抽取出的特征进行压缩和组合，得到更高维度的表示。
这可以理解为将低层次的特征组合成更高层次的语义特征。
接着，在softmax分类器中，神经网络使用一个全连接层将特征映射为每个类别的得分。
通过比较这些得分，可以判断图像属于哪个类别。
除了传统的图像特征提取与语义表示方法，还有一些新的方法被提出来，用于改进神经网络模型的性能。
其中最著名的方法是使用预训练的卷积神经网络模型，如VGGNet、ResNet和Inception等。
这些模型在大规模的图像数据上进行预训练，可以提取出更具有区分性的特征。
而在具体应用中，可以将这些预训练模型用作特征提取网络，再添加自己的分类器进行微调，从而提高模型的性能。
特征提取与表达
2
1 R=1 2 1
是归一化的方差。对于常数强度的区域R=0。
对比规则纹理，疏密纹理，光滑纹理，规 则纹理在三种纹理中具有最高的均匀性， 疏密纹理的粗糙度值比光滑纹理高。
• 灰度共生矩阵G：该矩阵的元素g（i，j） 代表在图像中具有强度zi和zj像素对处在 由算子d指定位置的次数。矢量d为位移 矢量，dx，dy分别是沿图像行和列的位 移。
( x x) ( y y)
p pq x 0 y 0
q
f ( x, y)
其中
m10 x m00
m01 y m00
归一化的中心距定义为
pq pq 00
p q 其中，对（p+q）>1,有 1 2
18.4 边界描述符
它采用如下的规则处理[7].一个理想的小虫 从白色背景向黑色背景像素区域前进,该黑色像素 区域表示为一个闭合的轮廓.当小虫进入到了黑色 像素中时,小虫就向左转弯并继续向下一个像素运 动.如果下一个像素也是黑色,则小虫再次左转,如果 下一个像素是白色,则小虫向右转.这一过程持续下 去直到小虫到达其运动开始点才停止.
3 4 5 6 7 2 1 0 2 4 0 0 2 7 6 7
链码：200766744444422200
• 一阶差分：将得到的数组转化为一个旋 转不变的等价数组。用费里曼码中两个 持续元素间90度的倍数来表示。
0 0 1 2 1 1 2 3 2 0 3
链码：0 0 0 3 2 3 2 1 2 1
3 0 0 0 3 2 3 2 1 2 1
第十八章 特征提取和表达
•
18.1 介绍
特征提取是对一幅图像中某些感兴 趣的特征进行检测与表达来进行进一步 处理的过程。 • 它是大多数计算机视觉系统和图像处 理方案的关键。所得到的结果可以用作 模式识别和分类技术的输入。这些技术 将标记、分类或识别图像或其中目标的 语义内容。
特征提取与表达57页PPT
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
特征提取与表达
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
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LC=(3209,211) T
SC=(797,105) T
• 不变性和鲁棒性
• 通用要求：用来表达一幅图像的特征对 旋转、放缩和平移不变，结合起来称为 RST。
• RST不变性保证一个机器视觉系统在目 标以不同的尺寸在图像中不同位置和角 度呈现是仍能识别它们。
• 一个机器视觉系统特征提取和表达步骤 包括RST不变性和对其他因素要有鲁棒 性。
第十八章 特征提取和表达
18.1 介绍
• 特征提取是对一幅图像中某些感兴 趣的特征进行检测与表达来进行进一步 处理的过程。
• 它是大多数计算机视觉系统和图像处 理方案的关键。所得到的结果可以用作 模式识别和分类技术的输入。这些技术 将标记、分类或识别图像或其中目标的 语义内容。
18.2 特征矢量和矢量空间
18.3 二值目标特征
• 二值目标是一幅二值图像f（x，y）中
的一个链接区域。记为 Oi ，i>0。
O 从数学上讲可以定义函数 (x, y) i
O (x, y) i
1 f (x, y)oi
0 其它
18.3.1面积
第i个目标Oi的面积可根据下式用像素 测量。
M 1 N 1
A Oi (x, y) x0 y0
,
max
分别是围绕
max
一个目标的围盒左上角和右下角的坐标。
b
a
18.3.10 矩
• 一幅数字图像f（x，y）的（p+q）阶2-D矩定
m x y 义为：
M 1 N 1
p
q
f (x, y)
pq
x0 y0
• 其中M和N分别是图像的高和宽，而p和q是非
零正整数。中心距是位移不变的矩。它们定
义为：
M 1 N 1
• 链码 定义：链码是一种边界的编码表 示法。一个轮廓用它表示成一系列具有 特定长度和方向的直线段。最简单的链 码机制是缝隙码，它是对小虫追踪算法 得到的方向赋值：右（0），下（3）， 左（2），上（1）。
1
2 0
(
i
x)
。它们可以使用下式得到。
M 1
N 1
h O v O (x) i x0
(x, y)
i
(x)
i y0
(x, y)
i
投影是很有用的和紧凑的形状描述符。例 如一个没有孔的目标的高和宽可以通过分 别计算目标垂直和水平投影的最大值来得 到。
hi(x)
v
(
i
y)
y
x 水平投影和垂直投影
目标区域中心坐标
• 特征矢量是一个n×1的数组，它记录了一幅图 像或目标的n个特征，数T组的内容可以是符号， 数字，也可以是两者的结合。
• 一个数字特征矢量如下：x=（x1,x2,x3,…,xn）T
特征矢量是一幅图像或图像中目标的紧凑表达, 它与特征空间相关联。该空间是一个n-D允许 可视化的和解释特征矢量内容、他们的相对距 离的超空间。
去直到小虫到达其运动开始点才停止.
• (1)目标的某些小凸部可能被迂回过去, 若要避免这种情况,必须多选一些起始点 并取不同起始方向重复进行,然后取相同 的轨迹作为目标轮廓.重复的次数视图像 的复杂程度而定.但即使重复多次也未必 能避免这种问题
(2)小虫可能会掉进陷阱,即围绕某个局部封闭 的区域重复爬行,回不到起始点.为避免这个问题, 可以让小虫有记忆功能,使小虫在当前不正确路 线时能够记住它走过的步子并由原路退回。
据对具有一个或多个紧邻背景像素的目标像 素计数得到。另一种方法是先提取目标的边 缘然后对得到的边界像素计数。
18.3.7 细度比例
一个二值目标的细度比例Ti是一个将目标的 面积和它的周长联系起来的品质因数
T 4 Ai
i
pi2
• 细度比常用作圆形性的量度和规则性的 量度。1/Ti称为非规则性和紧凑比例。
(x x)p ( y y)q f (x, y) pq
x0 y0
其中
x m10 m00
归一化的中心距定义为
y m01 m00
pq
pq 00
其中，对（p+q）>1,有 p q 1
2
18.4 边界描述符
• 小虫追踪算法：
它采用如下的规则处理[7].一个理想的小虫 从白色背景向黑色背景像素区域前进,该黑色像素 区域表示为一个闭合的轮廓.当小虫进入到了黑色 像素中时,小虫就向左转弯并继续向下一个像素运 动.如果下一个像素也是黑色,则小虫再次左转,如果 下一个像素是白色,则小虫向右转.这一过程持续下
紧凑区域（a）
非紧凑区域（b）
• 18.3.8 偏心率 • 一个目标的偏心率定义为目标长轴和短轴
的比。
A B
一个区域的偏心率
• 18.3.9 宽高比
• 宽高比是一个目标之围合的维数间联系
的测度。
x x 1
AR max
min
ห้องสมุดไป่ตู้
y y 1
max
min
x y x y 其中
和 ,
min min
可以写成水平投影和垂直投影的函数
x (x) 1 M 1
(x)
xh i
i
Ai x0
y yv (x) 1 N1 ( y)
A i
i i y0
欧拉数：
孔数H、连通组元的数目C、欧拉数E
•
E=C-H
✓ 图像的欧拉数是图像的拓扑特性之一， 它表明了图像的连通性。
✓ 可见通过欧拉数可用于目标识别
18.3.6 周长 一个二值目标Oi的周长可以根
（x，y）
y
θ
x 最小二阶矩的轴
从数学上讲θ可用下式计算
M 1 N 1
xOi (x, y)
tan(2
)
i
2
M
1
N
1
x0 y0 M 1 N 1
x2Oi (x, y) y2Oi (x, y)
x0 y0
x0 y0
18.3.4 投影
• 一个二值目标的水平投影和垂直投影分
别为hi(x)和
v
18.3.2 重心
目标Oi的重心坐标为（x，y）
1 M 1 N 1
x i
xOi (x, y)
Ai x0 y0
y i
1
M 1 N 1
yOi (x, y)
Ai x0 y0
18.3.3 最小二阶矩的轴
• 最小二阶矩的轴用来提供关于目标相对于平 面图像坐标的朝向信息。描述成最小惯量的 轴。角度θ为垂直轴和最小二阶矩轴之间逆 时针测量的夹角。
• 例18.1 假设该目标用面积和周长表达，面 积和周长的计算值如下：
目标
面积
正方形（Sq） 1024
大圆形（LC） 3209
小圆形（SC） 797
周长 124 211 105
测试图像（a）
220
180 周 长
140
100 500
1500 面积
2500
3500
2-D特征矢量（b）
所得到的特征矢量如下Sq=(1024,124)T