Die Bildfilterung kann je nach Effekt in zwei Gruppierungen gruppiert werden: Tiefpassfilter (Glättung) Tiefpassfilterung (aka Glättung) wird eingesetzt, um das räumliche Frequenzrauschen aus einem digitalen Bild zu entfernen. Die Tiefpaßfilter verwenden gewöhnlich einen bewegten Fensteroperator, der ein Pixel des Bildes zu einem Zeitpunkt beeinflußt und seinen Wert durch irgendeine Funktion eines lokalen Bereichs (Fensters) von Pixeln ändert. Der Bediener bewegt sich über das Bild, um alle Pixel im Bild zu beeinflussen. Hochpassfilter (Kantenerkennung, Schärfen) Ein Hochpassfilter kann verwendet werden, um ein Bild schärfer zu machen. Diese Filter betonen feine Details im Bild - das Gegenteil des Tiefpaßfilters. Hochpass-Filter funktioniert in der gleichen Weise wie Tiefpass-Filterung verwendet es nur einen anderen Faltungs-Kernel. Beim Filtern eines Bildes wird jedes Pixel von seinen Nachbarn beeinflusst, und der Nettoeffekt der Filterung verschiebt Informationen um das Bild herum. In diesem Kapitel, verwenden Sie dieses Bild: Bogotobogo Website-Suche: Bogotobogo Website-Suche: Mittlere Filterung ist einfach zu implementieren. Es wird als eine Methode zum Glätten von Bildern verwendet, wodurch der Betrag der Intensitätsänderung zwischen einem Pixel und dem nächsten verringert wird, was das Reduzieren von Rauschen in Bildern verursacht. Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild mit dem mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn zu ersetzen, einschließlich selbst. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die ihrer Umgebung nicht repräsentativ sind. Die mittlere Filterung wird üblicherweise als Faltungsfilter betrachtet. Wie andere Windungen basiert es um einen Kern, der die Form und Größe der Nachbarschaft darstellt, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Oft wird ein 3-facher 3-Quadrat-Kernel verwendet, wie unten gezeigt: Der mf ist der mittlere Filter: Der Filter2 () ist definiert als: Y filter2 (h, X) filtert die Daten in X mit dem zweidimensionalen FIR-Filter in der Matrix h. Es berechnet das Ergebnis, Y, mit zweidimensionaler Korrelation und gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück, der die gleiche Größe wie X hat. Er gibt den durch den Formparameter angegebenen Teil von Y zurück. Form ist ein String mit einem dieser Werte: voll. Gibt die vollständige zweidimensionale Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y größer als X. gleich. (Default) Gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y die gleiche Größe wie X. gültig. Gibt nur die Teile der Korrelation zurück, die ohne nullgepolsterte Kanten berechnet werden. In diesem Fall ist Y kleiner als X. Nun wollen wir den im vorigen Abschnitt definierten Kernel mit filter2 () anwenden: Wir können sehen, dass das gefilterte Bild (rechts) im Vergleich zum ursprünglichen Eingang (links) . Wie bereits erwähnt, kann das Tiefpassfilter verwendet werden. Lass es testen Zuerst, um die Eingabe ein wenig schmutzig zu machen, spritzen wir etwas Pfeffer und Salz auf das Bild und wenden dann den mittleren Filter an: Es hat eine gewisse Wirkung auf das Salz - und Pfeffergeräusch, aber nicht viel. Es hat sie nur verschwommen gemacht. Wie wäre es mit dem Versuch, die Matlabs eingebaute Median Filter Bogotobogo Website Suche: Bogotobogo Website Suche: Median Filter - medfilt2 () Hier ist das Skript: Viel besser. Anders als der vorherige Filter, der gerade Mittelwert verwendet, dieses Mal haben wir Median verwendet. Median-Filterung ist eine nichtlineare Operation, die häufig in der Bildverarbeitung verwendet wird, um Salz - und Pfeffergeräusche zu reduzieren. Beachten Sie auch, dass das medfilt2 () 2-D-Filter ist, also funktioniert es nur für Graustufenbild. Für Lärm entfernen für RGB-Bild, gehen Sie bitte bis zum Ende dieses Kapitels: Entfernen von Rauschen im RGB-Bild. Matlab bietet eine Methode zur Erstellung eines vordefinierten 2-D-Filters. Sein fspecial (): h fspecial (Typ) erzeugt einen zweidimensionalen Filter h des angegebenen Typs. Es gibt h als Korrelationskernel zurück, welches die entsprechende Form ist, um mit imfilter () zu verwenden. Der Typ ist ein String mit einem dieser Werte: Matlab Image und Video Verarbeitung OpenCV 3 - Bild Video Verarbeitung OpenCV 3 Bild - und Videoverarbeitung mit PythonAdvanced Source Code. Com 31.10.2015 Matlab-Quellcode für die biometrische Erkennung wurde aktualisiert. Reduzierte Kosten. Alle Software ist mit großen Rabatten ausgestattet, viele Codes werden kostenlos angeboten. Bessere Aufführungen. Einige kleinere Fehler wurden behoben. Verbesserte Softwarefähigkeiten. Viele Codes wurden in Bezug auf Geschwindigkeit und Speicherverwaltung verbessert. Folgen Sie uns auf Twitter Folgen Sie uns auf FaceBook Folgen Sie uns auf YouTube Folgen Sie uns auf LinkedIn Real-Time Hilfe. Verbinde uns jetzt mit WhatsApp 393207214179 Video Tutorial. Software ist intuitiv, leicht verständlich und gut dokumentiert. Für die meisten Codes wurden viele Video-Tutorials auf unserem YouTube-Kanal veröffentlicht. Wir entwickeln auch Software on-Demand. Für irgendeine Frage bitte mailen Sie uns. Verbinden Sie uns21.06.2005 Ein biometrisches System kann als Mustererkennungssystem betrachtet werden, das aus drei Hauptmodulen besteht: dem Sensormodul, dem Feature-Extraktionsmodul und dem Feature-Matching-Modul. Der Entwurf eines solchen Systems wird im Kontext vieler häufig eingesetzter biometrischer Modalitäten untersucht - Fingerabdruck, Gesicht, Sprache, Hand, Iris. Verschiedene Algorithmen, die für jede dieser Modalitäten entwickelt wurden, werden vorgestellt. 16.05.2006 Ein neuronales Netzwerk ist eine zusammenhängende Gruppe biologischer Neuronen. Im modernen Gebrauch kann sich der Begriff auch auf künstliche neuronale Netze beziehen, die aus künstlichen Neuronen bestehen. So bezeichnet der Begriff Neuronales Netzwerk zwei verschiedene Konzepte: - Ein biologisches neuronales Netzwerk ist ein Plexus von verbundenen oder funktionell verwandten Neuronen im peripheren Nervensystem oder im zentralen Nervensystem. - Im Bereich der Neurowissenschaften handelt es sich meist um eine Gruppe von Neuronen aus einem Nervensystem, die für die Laboranalyse geeignet sind. Künstliche neuronale Netze wurden entworfen, um einige Eigenschaften von biologischen neuronalen Netzwerken zu modellieren, obwohl die meisten Anwendungen technischer Natur im Gegensatz zu kognitiven Modellen sind. Neuronale Netze bestehen aus Einheiten, die oft als einfach in dem Sinne angenommen werden, dass ihr Zustand durch einzelne Zahlen, ihre Aktivierungswerte beschrieben werden kann. Jede Einheit erzeugt aufgrund ihrer Aktivierung ein Ausgangssignal. Einheiten sind sehr spezifisch miteinander verbunden, wobei jede Verbindung ein individuelles Gewicht hat (wiederum durch eine einzige Zahl beschrieben). Jede Einheit sendet ihren Ausgangswert an alle anderen Einheiten, an die sie eine ausgehende Verbindung haben. Durch diese Verbindungen kann die Ausgabe eines Gerätes die Aktivierungen anderer Einheiten beeinflussen. Die Einheit, die die Verbindungen empfängt, berechnet ihre Aktivierung, indem sie eine gewichtete Summe der Eingangssignale annimmt (d. h. sie multipliziert jedes Eingangssignal mit dem Gewicht, das dieser Verbindung entspricht und diese Produkte addiert). Die Ausgabe wird durch die Aktivierungsfunktion auf der Grundlage dieser Aktivierung bestimmt (z. B. erzeugt die Einheit eine Ausgabe oder Brände, wenn die Aktivierung über einem Schwellenwert liegt). Netzwerke lernen, indem sie die Gewichte der Verbindungen ändern. Im Allgemeinen besteht ein neuronales Netzwerk aus einer Gruppe oder Gruppen von physikalisch verbundenen oder funktionell assoziierten Neuronen. Ein einziges Neuron kann mit vielen anderen Neuronen verbunden sein und die Gesamtzahl der Neuronen und Verbindungen in einem Netzwerk kann extrem groß sein. Verbindungen, sogenannte Synapsen, werden gewöhnlich aus Axonen zu Dendriten gebildet, obwohl dendrodentritische Mikroschaltungen und andere Verbindungen möglich sind. Neben der elektrischen Signalisierung gibt es noch andere Signalarten, die sich aus der Neurotransmitter-Diffusion ergeben, die sich auf die elektrische Signalisierung auswirken. So sind wie andere biologische Netzwerke auch neuronale Netze äußerst komplex. Während eine detaillierte Beschreibung der neuronalen Systeme derzeit unerreichbar erscheint, werden Fortschritte in Richtung eines besseren Verständnisses der grundlegenden Mechanismen gemacht. Künstliche Intelligenz und kognitive Modellierung versuchen, einige Eigenschaften von neuronalen Netzwerken zu simulieren. Während sie in ihren Techniken ähnlich sind, hat das erstere das Ziel, bestimmte Aufgaben zu lösen, während es darum geht, mathematische Modelle biologischer neuronaler Systeme aufzubauen. Im künstlichen Intelligenzfeld wurden künstliche neuronale Netze erfolgreich auf Spracherkennung, Bildanalyse und adaptive Steuerung angewendet, um Software-Agenten (in Computer - und Videospielen) oder autonomen Robotern zu konstruieren. Die meisten der derzeit eingesetzten künstlichen neuronalen Netze für künstliche Intelligenz basieren auf statistischer Schätzung, Optimierung und Kontrolle Theorie. Das kognitive Modellierungsfeld ist die physikalische oder mathematische Modellierung des Verhaltens von neuronalen Systemen, die von der individuellen neuronalen Ebene abhängen (z. B. Modellierung der Spike-Response-Kurven von Neuronen zu einem Reiz), durch die neuronale Cluster-Ebene (zB Modellierung der Freisetzung und Wirkungen von Dopamin In den Basalganglien) zum vollständigen Organismus (zB Verhaltensmodellierung der Organismen Antwort auf Reize). 11.06.2007 Genetische Algorithmen bilden eine Klasse von Such-, Anpassungs - und Optimierungstechniken, die auf den Prinzipien der natürlichen Evolution basieren. Genetische Algorithmen wurden von Holland entwickelt. Andere evolutionäre Algorithmen umfassen Evolutionsstrategien, evolutionäre Programmierung, Klassifizierungssysteme und genetische Programmierung. Ein evolutionärer Algorithmus behält eine Population von Lösungskandidaten bei und bewertet die Qualität jedes Lösungskandidaten nach einer problemspezifischen Fitnessfunktion, die die Umgebung für die Evolution definiert. Neue Lösungskandidaten werden durch die Auswahl von relativ passenden Mitgliedern der Bevölkerung geschaffen und rekombinieren sie durch verschiedene Betreiber. Spezifische evolutionäre Algorithmen dier in der Darstellung von Lösungen, der Auswahlmechanismus und die Details der Rekombinationsoperatoren. In einem genetischen Algorithmus werden Lösungskandidaten als Zeichenfolgen aus einem gegebenen (oft binären) Alphabet dargestellt. In einem besonderen Problem muss eine Abbildung zwischen diesen genetischen Strukturen und dem ursprünglichen Lösungsraum entwickelt und eine Fitnessfunktion definiert werden. Die Fitness-Funktion misst die Qualität der Lösung, die einer genetischen Struktur entspricht. Bei einem Optimierungsproblem berechnet die Fitnessfunktion einfach den Wert der Zielfunktion. Bei anderen Problemen könnte die Eignung durch eine coevolutionäre Umgebung bestimmt werden, die aus anderen genetischen Strukturen besteht. Zum Beispiel könnte man die Gleichgewichtseigenschaften von spieltheoretischen Problemen untersuchen, wobei sich eine Population von Strategien mit der Eignung jeder Strategie entwickelt, die als die durchschnittliche Auszahlung gegenüber den anderen Mitgliedern der Bevölkerung definiert ist. Ein genetischer Algorithmus beginnt mit einer Population von zufällig generierten Lösungskandidaten. Die nächste Generation entsteht durch die Rekrutierung vielversprechender Kandidaten. Die Rekombination umfasst zwei Eltern, die zufällig aus der Population ausgewählt werden, wobei die Selektionswahrscheinlichkeiten zugunsten der relativ passenden Kandidaten voreingenommen sind. Die Eltern werden durch einen Crossover-Operator rekombiniert, der die beiden genetischen Strukturen an zufällig ausgewählten Orten aufteilt und sich ein Stück von jedem Elternteil verbindet, um einen Nachkommen zu schaffen (als Schutz vor dem Verlust der genetischen Vielfalt werden zufällige Mutationen gelegentlich in die Nachwuchs). Der Algorithmus wertet die Fitness des Nachkommens aus und ersetzt eines der relativ ungeeigneten Mitglieder der Bevölkerung. Neue genetische Strukturen werden produziert, bis die Generation abgeschlossen ist. Aufeinanderfolgende Generationen werden in gleicher Weise erstellt, bis ein klar definiertes Kündigungskriterium erfüllt ist. Die endgültige Bevölkerung bietet eine Sammlung von Lösungskandidaten, von denen eine oder mehrere auf das ursprüngliche Problem angewendet werden können. Obwohl evolutionäre Algorithmen nicht garantiert werden, um das globale Optimum zu finden, können sie eine akzeptable Lösung relativ schnell in einem breiten Spektrum von Problemen finden. Evolutionäre Algorithmen wurden auf eine Vielzahl von Problemen in der Ingenieur-, Informatik-, Kognitionswissenschaft, Wirtschaft, Management-Wissenschaft und anderen Bereichen angewendet. Die Zahl der praktischen Anwendungen ist seit den späten 1980er Jahren stetig gestiegen. Typische Geschäftsanwendungen beinhalten Produktionsplanung, Job-Shop-Scheduling und andere schwierige kombinatorische Probleme. Genetische Algorithmen wurden auch auf theoretische Fragen in Wirtschaftsmärkten, auf Zeitreihenprognosen und auf ökonometrische Schätzungen angewendet. String-basierte genetische Algorithmen wurden angewendet, um Markt-Timing-Strategien auf der Grundlage fundamentaler Daten für Aktien - und Anleihemärkte zu finden. 23.04.2006 Eine Liste der Matrix-basierten Programmiersprachen: Scilab - Scilab ist ein wissenschaftliches Softwarepaket für numerische Berechnungen, das eine leistungsfähige offene Computerumgebung für Engineering und wissenschaftliche Anwendungen bietet. Seit 1990 von den Forschern aus INRIA und ENPC entwickelt, wird sie seit ihrer Gründung im Mai 2003 von Scilab Consortium gepflegt und weiterentwickelt. Das R Project for Statistical Computing - R ist eine freie Softwareumgebung für statistisches Rechnen und Grafiken. Es kompiliert und läuft auf einer Vielzahl von UNIX-Plattformen, Windows und MacOS. Octave - Octave ist eine hochrangige Sprache, die in erster Linie für numerische Berechnungen gedacht ist. Es bietet eine bequeme Befehlszeilenschnittstelle zum Lösen von linearen und nichtlinearen Problemen numerisch und zur Durchführung anderer numerischer Experimente unter Verwendung einer Sprache, die meistens mit Matlab kompatibel ist. Es kann auch als Batch-orientierte Sprache verwendet werden. Python - Python ist eine dynamische objektorientierte Programmiersprache, die für viele Arten von Software-Entwicklung verwendet werden kann. Es bietet eine starke Unterstützung für die Integration mit anderen Sprachen und Werkzeugen, kommt mit umfangreichen Standardbibliotheken und kann in wenigen Tagen gelernt werden. Viele Python-Programmierer berichten über erhebliche Produktivitätsgewinne und spüren die Sprache fördert die Entwicklung von höherer Qualität, mehr pflegbare Code. Machine Learning Trading Systems Die SPDR SampP 500 ETF (SPY) ist eines der am weitesten gehandelten ETF-Produkte auf dem Markt, mit rund 200Bn in Vermögenswerte und durchschnittlichen Umsatz von knapp 200M Aktien täglich. So scheint die Wahrscheinlichkeit, in der Lage zu sein, ein Geldverkäufe-Handelssystem zu entwickeln, das öffentlich verfügbare Informationen verwendet, scheinen, um zu sein. Also, um uns eine Kampfchance zu geben, werden wir uns auf einen Versuch konzentrieren, die Übernacht-Bewegung in SPY vorherzusagen, indem wir Daten von der vorherigen Tag8217s Session verwenden. Zusätzlich zu den offenen und engen Preisen der vorausgegangenen Tagessitzung haben wir eine Reihe weiterer plausibler Variablen ausgewählt, um den Merkmalsvektor zu bauen, den wir in unserem maschinellen Lernmodell verwenden werden: Das Tagesvolumen Der vorherige Tag8217s Schlusskurs Die 200 - Tag, 50-tägige und 10-tägige gleitende Durchschnitte des Schlusspreises Die 252 Tage hohen und niedrigen Preise der SPY-Serie Wir werden versuchen, ein Modell zu erstellen, das die Übernacht-Rückkehr in der ETF prognostiziert, dh O (t1) - C (t) C (t) In dieser Übung verwenden wir die täglichen Daten vom Beginn der SPY-Serie bis zum Ende des Jahres 2014, um das Modell zu bauen, das wir dann auf Ausfalldaten von Jan 2015- Aug 2016. In einem Hochfrequenz-Kontext würde eine beträchtliche Zeitspanne ausgegeben, um die Daten zu bewerten, zu reinigen und zu normalisieren. Hier stellen wir uns weit weniger Probleme gegenüber. Typischerweise würde man die Eingangsdaten standardisieren, um den Einfluss von Variablen auszugleichen, die auf Skalen von sehr unterschiedlichen Größenordnungen gemessen werden können. Aber in diesem Beispiel werden alle Eingangsvariablen, mit Ausnahme des Volumens, auf der gleichen Skala gemessen, und so ist die Standardisierung wohl unnötig. Zuerst werden die In-Sample-Daten geladen und verwendet, um einen Trainingssatz von Regeln zu erstellen, die den Merkmalsvektor auf die Variable von Interesse abbilden, die Übernacht-Rückkehr: In Mathematica 10 führte Wolfram eine Reihe von maschinellen Lernalgorithmen ein, die Regression, den nächsten Nachbarn beinhalten , Neuronale Netze und zufällige Wälder, zusammen mit Funktionalität zur Bewertung und Auswahl der leistungsfähigsten Maschine Lerntechnik. Diese Einrichtungen machen es sehr geradlinig, ein Klassifikator oder Vorhersagemodell mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen zu erstellen, wie zum Beispiel dieses Handschrifterkennungsbeispiel: Wir erstellen ein prädiktives Modell auf dem SPY Trainingset und erlauben es Mathematica, den besten Lernalgorithmus zu wählen: Es gibt eine Reihe von Optionen für die Predict-Funktion, die verwendet werden kann, um die Feature-Auswahl, Algorithmus-Typ, Performance-Typ und Ziel zu steuern, anstatt einfach die Standardwerte zu akzeptieren, wie wir hier getan haben: Nachdem wir unsere Maschine Lernmodell gebaut haben, laden wir die Out-of - Beispieldaten von Jan 2015 bis Aug 2016 und erstellen Sie einen Test-Set: Als nächstes erstellen wir ein PredictionMeasurement-Objekt mit dem Nearest Neighbor-Modell. Das kann für die weitere Analyse verwendet werden: In den Modellprognosen gibt es viel Dispersion, die alle einen positiven Wert haben. Eine übliche Technik in solchen Fällen besteht darin, den Mittelwert von jeder der Prognosen zu subtrahieren (und wir können sie auch durch die Teilung durch die Standardabweichung standardisieren). Das Scatterplot der tatsächlichen vs Prognose über Nacht Rückkehr in SPY jetzt sieht so aus: Es8217s noch ein offensichtlicher Mangel an Dispersion in den Prognose-Werte, im Vergleich zu den tatsächlichen über Nacht Renditen, die wir durch Standardisierung zu beheben. Auf jeden Fall scheint es eine kleine, nichtlineare Beziehung zwischen Prognose und Ist-Werten zu geben, die eine Hoffnung ausmacht, dass das Modell sich noch als nützlich erweisen kann. Von der Prognose bis zum Handel Es gibt verschiedene Methoden der Bereitstellung eines Prognosemodells im Rahmen der Erstellung eines Handelssystems. Die einfachste Route, die wir hier nehmen werden, besteht darin, ein Schwellwert-Gate anzuwenden und die gefilterten Prognosen direkt in ein Handelssignal umzuwandeln. Aber auch andere Ansätze sind möglich: Kombinieren der Prognosen von mehreren Modellen zur Erstellung eines Vorhersage-Ensembles Verwendung der Prognosen als Eingaben in ein genetisches Programmiermodell Fütterung der Prognosen in die Eingabeschicht eines neuronalen Netzwerkmodells, das speziell für die Erstellung von Handelssignalen entwickelt wurde Als Prognosen In diesem Beispiel erstellen wir ein Handelsmodell, indem wir einen einfachen Filter auf die Prognosen anwenden und nur diejenigen Werte auswählen, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten. Dies ist ein Standard-Trick verwendet, um das Signal im Modell aus dem Hintergrundrauschen zu isolieren. Wir akzeptieren nur die positiven Signale, die den Schwellenwert überschreiten, wodurch ein langwieriges Handelssystem geschaffen wird. D. h. wir ignorieren Prognosen, die unter den Schwellenwert fallen. Wir kaufen SPY am Ende, wenn die Prognose die Schwelle überschreitet und eine beliebige Long-Position am nächsten Tag verlassen8217s offen. Diese Strategie produziert die folgenden Pro-forma-Ergebnisse: Fazit Das System hat einige recht attraktive Features, darunter eine Win-Rate von über 66 und ein CAGR von über 10 für die out-of-Probe Zeitraum. Offensichtlich ist dies eine sehr einfache Illustration: Wir wollen in den Handelsprovisionen fakturieren, und der Schlupf, der in den Post - und Pre-Market-Perioden eingetreten ist und die in der Post - und Pre-Market-Periode auftritt, wird sich natürlich negativ auf die Performance auswirken. Auf der anderen Seite haben wir kaum begonnen, die Oberfläche in Bezug auf die Variablen zu kratzen, die für die Aufnahme in den Merkmalsvektor in Betracht gezogen werden könnten und die die Erklärungskraft des Modells erhöhen können. Mit anderen Worten, in Wirklichkeit ist dies nur der Anfang eines langwierigen und anstrengenden Forschungsprozesses. Nichtsdestoweniger sollte dieses einfache Beispiel ausreichen, um dem Leser einen Vorgeschmack darauf zu geben, was8217s beim Aufbau eines prädiktiven Handelsmodells mit maschinellen Lernalgorithmen beteiligt ist.
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