Penyaringan gambar dapat dikelompokkan menjadi dua tergantung pada efeknya: Low pass filters (Smoothing) Low pass filtering (alias smoothing), digunakan untuk menghilangkan noise frekuensi spasial tinggi dari citra digital. Filter low-pass biasanya menggunakan operator jendela bergerak yang mempengaruhi satu piksel gambar pada satu waktu, mengubah nilainya dengan beberapa fungsi dari area lokal (jendela) piksel. Operator bergerak di atas gambar untuk memengaruhi semua piksel pada gambar. Filter lolos tinggi (Edge Detection, Sharpening) Filter high-pass dapat digunakan untuk membuat gambar tampak lebih tajam. Filter ini menekankan detail halus pada gambar - kebalikan dari filter low-pass. High-pass filtering bekerja dengan cara yang sama seperti low-pass filtering, ia hanya menggunakan kernel konvolusi yang berbeda. Saat menyaring gambar, setiap piksel dipengaruhi oleh tetangganya, dan efek penyaringan bersih adalah memindahkan informasi di sekitar gambar. Dalam bab ini, gunakan gambar ini dengan baik: pencarian situs bogotobogo: pencarian situs bogotobogo: Penyaringan rata mudah dilakukan. Ini digunakan sebagai metode perataan gambar, mengurangi variasi intensitas antara satu pixel dan selanjutnya menghasilkan pengurangan noise pada gambar. Gagasan pemfilteran berarti hanya untuk mengganti setiap nilai piksel pada gambar dengan nilai rata-rata (rata-rata) tetangganya, termasuk dirinya sendiri. Ini memiliki efek menghilangkan nilai piksel yang tidak representatif dari lingkungannya. Penyaringan rata-rata biasanya dianggap sebagai filter konvolusi. Seperti konvolusi lainnya, ini berbasis di sekitar kernel, yang mewakili bentuk dan ukuran lingkungan untuk dijadikan sampel saat menghitung mean. Seringkali digunakan kernel 3 kali 3 kuadrat, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Mf adalah filter rata-rata: Filter2 () didefinisikan sebagai: Y filter2 (h, X) menyaring data di X dengan filter FIR dua dimensi di Matriks h. Ini menghitung hasilnya, Y, menggunakan korelasi dua dimensi, dan mengembalikan bagian tengah dari korelasi yang berukuran sama dengan X. Ia mengembalikan bagian Y yang ditentukan oleh parameter bentuk. Bentuk adalah string dengan salah satu dari nilai-nilai ini: penuh. Mengembalikan korelasi dua dimensi penuh. Dalam kasus ini, Y lebih besar dari X. sama. (Default) Mengembalikan bagian sentral dari korelasi. Dalam kasus ini, ukuran Y sama dengan X. valid. Mengembalikan hanya bagian korelasi yang dihitung tanpa tepi berlapis nol. Dalam kasus ini, Y lebih kecil dari X. Sekarang kita ingin menerapkan kernel yang didefinisikan pada bagian sebelumnya dengan menggunakan filter2 (): Kita dapat melihat gambar yang disaring (kanan) telah buram sedikit dibandingkan dengan input asli (kiri) . Seperti disebutkan sebelumnya, low pass filter bisa digunakan denoising. Mari kita mengujinya. Pertama, untuk membuat masukan sedikit kotor, kita menyemprot beberapa lada dan garam pada gambar, dan kemudian menerapkan filter rata-rata: Ini memiliki efek pada kebisingan garam dan merica tapi tidak banyak. Itu hanya membuat mereka kabur. Bagaimana dengan pencarian Matlabs built-in median filter bogotobogo pencarian situs: pencarian situs bogotobogo: Median filter - medfilt2 () Berikut adalah scriptnya: Jauh lebih baik. Berbeda dengan filter sebelumnya yang hanya menggunakan nilai rata-rata, kali ini kita menggunakan median. Median filtering adalah operasi nonlinier yang sering digunakan dalam pengolahan citra untuk mengurangi kebisingan garam dan lada. Perhatikan juga bahwa medfilt2 () adalah filter 2-D, jadi hanya bekerja untuk gambar grayscale. Untuk menghilangkan noise untuk gambar RGB, tolong lanjutkan ke akhir bab ini: Menghapus noise pada gambar RGB. Matlab menyediakan metode untuk membuat filter 2-D yang telah ditentukan. Fspecial (): h fspecial (type) menciptakan filter dua dimensi h dari tipe yang ditentukan. Ini mengembalikan h sebagai kernel korelasi, yang merupakan bentuk yang tepat untuk digunakan dengan imfilter (). Tipe adalah string yang memiliki salah satu dari nilai berikut: Pemrosesan Gambar dan Video Matlab OpenCV 3 - pengolahan video gambar Pengolahan gambar dan video OpenCV 3 dengan PythonAdvanced Source Code. Com 31.10.2015 Kode sumber matlab untuk pengenalan biometrik telah diperbarui. Mengurangi biaya. Semua perangkat lunak dilengkapi dengan diskon besar, banyak kode ditawarkan secara gratis. Pertunjukan yang lebih baik. Beberapa bug kecil telah diperbaiki. Kemampuan perangkat lunak yang disempurnakan. Banyak kode telah diperbaiki dalam hal kecepatan dan manajemen memori. Ikuti kami di Twitter Ikuti kami di FaceBook Ikuti kami di YouTube Ikuti kami di LinkedIn Bantuan real-time. Hubungkan kami sekarang dengan tutorial video WhatsApp 393207214179. Perangkat lunak itu intuitif, mudah dimengerti dan terdokumentasi dengan baik. Untuk sebagian besar kode, banyak tutorial video telah dipublikasikan di saluran YouTube kami. Kami juga mengembangkan software on-demand. Untuk pertanyaan silahkan email kami. Bergabunglah dengan kami21.06.2005 Sistem biometrik dapat dipandang sebagai sistem pengenalan pola yang terdiri dari tiga modul utama: modul sensor, modul ekstraksi fitur dan modul pencocokan fitur. Perancangan sistem semacam itu dipelajari dalam konteks banyak modalitas biometrik yang umum digunakan - sidik jari, wajah, ucapan, tangan, iris. Berbagai algoritma yang telah dikembangkan untuk masing-masing modalitas ini akan dipaparkan. 16.05.2006 Jaringan syaraf tiruan adalah kelompok neuron biologis yang saling terkait. Dalam penggunaan modern istilah ini juga bisa merujuk pada jaringan syaraf tiruan, yang merupakan neuron buatan. Dengan demikian, istilah Neural Network menentukan dua konsep yang berbeda: - Jaringan saraf biologis adalah pleksus neuron terhubung atau berfungsi secara fungsional di sistem saraf perifer atau sistem saraf pusat. - Di bidang neuroscience, paling sering mengacu pada sekelompok neuron dari sistem saraf yang sesuai untuk analisis laboratorium. Jaringan syaraf tiruan dirancang untuk memodelkan beberapa sifat jaringan saraf biologis, meskipun sebagian besar aplikasi bersifat teknis berlawanan dengan model kognitif. Jaringan saraf dibuat dari unit yang sering diasumsikan sederhana dalam arti bahwa negara mereka dapat digambarkan dengan nomor tunggal, nilai aktivasi mereka. Setiap unit menghasilkan sinyal output berdasarkan aktivasi. Unit terhubung satu sama lain secara khusus, masing-masing sambungan memiliki bobot individu (sekali lagi dijelaskan oleh satu nomor). Setiap unit mengirimkan nilai outputnya ke semua unit lain yang memiliki koneksi keluar. Melalui koneksi ini, output satu unit dapat mempengaruhi aktivasi unit lain. Unit yang menerima koneksi menghitung aktivasi dengan mengambil jumlah tertimbang dari sinyal input (yaitu mengalikan setiap sinyal masukan dengan bobot yang sesuai dengan koneksi tersebut dan menambahkan produk ini). Output ditentukan oleh fungsi aktivasi berdasarkan aktivasi ini (misalnya unit menghasilkan keluaran atau kebakaran jika aktivasi berada di atas nilai ambang batas). Jaringan belajar dengan mengubah bobot koneksi. Secara umum, jaringan syaraf tiruan terdiri dari kelompok atau kelompok neuron yang terhubung secara fisik atau berfungsi secara fungsional. Sebuah neuron tunggal dapat dihubungkan ke banyak neuron lain dan jumlah neuron dan koneksi dalam jaringan bisa sangat besar. Sambungan, yang disebut sinapsis biasanya terbentuk dari akson hingga dendrit, meskipun mikroskop dendrodentritik dan koneksi lainnya dimungkinkan. Terlepas dari sinyal listrik, ada bentuk lain dari pensinyalan yang timbul dari difusi neurotransmitter, yang memiliki efek pada sinyal listrik. Dengan demikian, seperti jaringan biologis lainnya, jaringan saraf sangat kompleks. Sementara deskripsi rinci tentang sistem syaraf nampaknya tidak dapat dicapai, kemajuan dibuat untuk pemahaman mekanisme dasar yang lebih baik. Kecerdasan buatan dan pemodelan kognitif mencoba mensimulasikan beberapa sifat jaringan saraf. Sementara teknik yang sama, yang pertama memiliki tujuan untuk menyelesaikan tugas tertentu, sementara yang kedua bertujuan untuk membangun model matematis sistem saraf biologis. Di bidang kecerdasan buatan, jaringan syaraf tiruan telah berhasil diterapkan untuk pengenalan suara, analisis citra dan kontrol adaptif, untuk membangun agen perangkat lunak (di komputer dan permainan video) atau robot otonom. Sebagian besar jaringan syaraf tiruan yang digunakan saat ini untuk kecerdasan buatan didasarkan pada estimasi statistik, teori pengoptimalan dan pengendalian. Bidang pemodelan kognitif adalah pemodelan fisik atau matematis dari perilaku sistem saraf mulai dari tingkat saraf individu (misalnya memodelkan kurva respons spike neuron ke stimulus), melalui tingkat cluster saraf (misalnya memodelkan pelepasan dan efek dopamin Di ganglia basal) ke organisme lengkap (misalnya pemodelan perilaku respons organisme terhadap rangsangan). 11.06.2007 Algoritma genetika merupakan kelas teknik pencarian, adaptasi, dan pengoptimalan berdasarkan prinsip evolusi alami. Algoritma genetika dikembangkan oleh Belanda. Algoritma evolusioner lainnya mencakup strategi evolusi, pemrograman evolusioner, sistem klasifikasi, dan pemrograman genetika. Algoritma evolusioner mempertahankan populasi kandidat solusi dan mengevaluasi kualitas setiap kandidat solusi sesuai dengan fungsi kebugaran spesifik masalah, yang mendefinisikan lingkungan untuk evolusi. Calon solusi baru dibuat dengan memilih anggota populasi yang relatif sesuai dan menggabungkannya kembali melalui berbagai operator. Algoritma evolusioner spesifik dier dalam representasi solusi, mekanisme seleksi, dan rincian operator rekombinasi. Dalam algoritma genetika, kandidat solusi diwakili sebagai string karakter dari abjad (sering biner) yang diberikan. Dalam masalah tertentu, pemetaan antara struktur genetik dan ruang solusi asli harus dikembangkan, dan fungsi kebugaran harus didefinisikan. Fungsi kebugaran mengukur kualitas larutan yang sesuai dengan struktur genetik. Dalam masalah optimasi, fungsi fitness hanya menghitung nilai fungsi objektif. Dalam masalah lain, kebugaran dapat ditentukan oleh lingkungan koevolusi yang terdiri dari struktur genetik lainnya. Misalnya, seseorang dapat mempelajari sifat keseimbangan dari masalah teori permainan dimana populasi strategi berevolusi dengan kebugaran setiap strategi yang didefinisikan sebagai hasil rata-rata terhadap anggota populasi lainnya. Algoritma genetik dimulai dengan populasi kandidat solusi yang dihasilkan secara acak. Generasi berikutnya diciptakan dengan menggabungkan kandidat yang menjanjikan. Rekombinasi melibatkan dua orang tua yang dipilih secara acak dari populasi, dengan probabilitas seleksi bias mendukung kandidat yang relatif bugar. Orang tua direkombinasi melalui operator crossover, yang membagi dua struktur genetik di lokasi yang dipilih secara acak, dan bergabung dengan sepotong dari setiap orang tua untuk menciptakan keturunan (sebagai pelindung terhadap hilangnya keragaman genetik, mutasi acak kadang-kadang diperkenalkan ke dalam keturunan). Algoritma mengevaluasi kebugaran keturunan dan menggantikan salah satu anggota populasi yang relatif tidak layak. Struktur genetik baru diproduksi sampai generasi selesai. Generasi berturut-turut diciptakan dengan cara yang sama sampai kriteria penghentian yang terdefinisi dengan baik terpenuhi. Populasi akhir menyediakan koleksi calon solusi, satu atau lebih yang dapat diterapkan pada masalah asli. Meskipun algoritma evolusioner tidak dijamin untuk menemukan optimal global, mereka dapat menemukan solusi yang dapat diterima secara relatif cepat dalam berbagai masalah. Algoritma evolusioner telah diterapkan pada sejumlah besar masalah di bidang teknik, ilmu komputer, ilmu kognitif, ekonomi, ilmu manajemen, dan bidang lainnya. Jumlah aplikasi praktis telah meningkat dengan mantap, terutama sejak akhir 1980an. Aplikasi bisnis yang khas melibatkan perencanaan produksi, penjadwalan job shop, dan masalah kombinatorial lainnya yang sulit. Algoritma genetika juga telah diterapkan pada pertanyaan teoritis di pasar ekonomi, peramalan deret waktu, dan estimasi ekonometrik. Algoritma genetika berbasis string telah diterapkan untuk menemukan strategi penentuan waktu pasar berdasarkan data fundamental untuk pasar saham dan obligasi. 23.04.2006 Daftar bahasa pemrograman berbasis matriks: Scilab - Scilab adalah paket perangkat lunak ilmiah untuk perhitungan numerik yang menyediakan lingkungan komputasi terbuka yang kuat untuk aplikasi teknik dan ilmiah. Dikembangkan sejak tahun 1990 oleh para periset dari INRIA dan ENPC, sekarang dipelihara dan dikembangkan oleh Scilab Consortium sejak diluncurkan pada bulan Mei 2003. Proyek R untuk Statistical Computing - R adalah lingkungan perangkat lunak bebas untuk komputasi dan grafik statistik. Ini mengkompilasi dan berjalan di berbagai platform UNIX, Windows dan MacOS. Octave - Octave adalah bahasa tingkat tinggi, terutama ditujukan untuk perhitungan numerik. Ini menyediakan antarmuka baris perintah yang mudah digunakan untuk memecahkan masalah linier dan nonlinear secara numerik, dan untuk melakukan eksperimen numerik lainnya menggunakan bahasa yang sebagian besar kompatibel dengan Matlab. Ini juga bisa digunakan sebagai bahasa yang berorientasi batch. Python - Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek dinamis yang bisa digunakan untuk berbagai jenis pengembangan perangkat lunak. Ini menawarkan dukungan kuat untuk integrasi dengan bahasa dan alat lainnya, dilengkapi dengan perpustakaan standar yang luas, dan dapat dipelajari dalam beberapa hari. Banyak pemrogram Python melaporkan keuntungan produktivitas yang substansial dan merasa bahasa tersebut mendorong pengembangan kode yang lebih berkualitas dan lebih mudah dipelihara. Sistem Perdagangan Pembelajaran Profesional SPDR SampP 500 ETF (SPY) adalah salah satu produk ETF yang banyak diperdagangkan di pasaran, dengan sekitar 200Bn di Aset dan omset rata-rata saham di bawah 200M setiap hari. Jadi, kemungkinan untuk dapat mengembangkan sistem perdagangan pembuatan uang dengan menggunakan informasi yang tersedia untuk umum mungkin tampak tidak ada ramping. Jadi, untuk memberi kesempatan pada diri kita sendiri, kita akan fokus pada upaya untuk memprediksi pergerakan overnight di SPY, dengan menggunakan data dari sesi sebelumnya hari8217. Selain harga openhighlow dan close pada sesi hari sebelumnya, kami telah memilih sejumlah variabel lain yang masuk akal untuk membangun vektor fitur yang akan kami gunakan dalam model pembelajaran mesin kami: Volume harian Harga penutupan hari yang sama tahun 1982. 200 - day, 50-hari dan 10-hari rata-rata bergerak dari harga penutupan 252 hari tinggi dan rendah harga seri SPY Kami akan mencoba untuk membangun sebuah model yang memperkirakan kembalinya semalam di ETF, yaitu O (t1) - C (t) C (t) Dalam latihan ini kami menggunakan data harian dari awal seri SPY sampai akhir tahun 2014 untuk membangun model, yang kemudian akan kami uji pada data sampel yang tidak berjalan mulai bulan Januari 2015- Agustus 2016. Dalam konteks frekuensi tinggi, sejumlah besar waktu akan dihabiskan untuk mengevaluasi, membersihkan dan menormalisasi data. Di sini kita menghadapi masalah yang jauh lebih sedikit dari jenis itu. Biasanya seseorang akan membakukan data masukan untuk menyamakan pengaruh variabel yang dapat diukur pada skala dengan urutan besaran yang sangat berbeda. Tetapi dalam contoh ini semua variabel input, kecuali volume, diukur pada skala yang sama dan standardisasi bisa dibilang tidak perlu. Pertama, data dalam sampel dimuat dan digunakan untuk membuat seperangkat aturan pelatihan yang memetakan vektor fitur ke variabel minat, kembalinya semalam: Di Mathematica 10 Wolfram memperkenalkan rangkaian algoritma pembelajaran mesin yang mencakup regresi, tetangga terdekat , Jaringan syaraf tiruan dan hutan acak, bersama dengan fungsi untuk mengevaluasi dan memilih teknik pembelajaran mesin berperforma terbaik. Fasilitas ini membuatnya sangat lurus untuk membuat model pengklasifikasi atau prediksi menggunakan algoritma pembelajaran mesin, seperti contoh pengenalan tulisan tangan ini: Kami membuat model prediksi pada pelatihan SPY, yang memungkinkan Mathematica untuk memilih algoritma pembelajaran mesin terbaik: Ada sejumlah Pilihan untuk fungsi Prediks yang dapat digunakan untuk mengontrol pemilihan fitur, jenis algoritma, jenis kinerja dan sasaran, daripada hanya menerima default, seperti yang telah kita lakukan di sini: Setelah membangun model pembelajaran mesin kita, kita memuat out-of - Data sampel dari Jan 2015 sampai Agustus 2016, dan buat satu set tes: Kami selanjutnya membuat objek PredictionMeasurement, dengan menggunakan model Tetangga Terdekat. Yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut: Tidak banyak dispersi dalam prakiraan model, yang semuanya memiliki nilai positif. Teknik yang umum dalam kasus seperti itu adalah mengurangi mean dari masing-masing prakiraan (dan kita juga dapat membakukannya dengan membagi dengan standar deviasi). Spekulasi harga aktual vs perkiraan semalam di SPY sekarang terlihat seperti ini: Masih ada kekurangan dispersi yang jelas dalam nilai perkiraan, dibandingkan dengan pengembalian semalam yang sebenarnya, yang dapat kita koreksi dengan standarisasi. Bagaimanapun, tampaknya ada hubungan kecil dan nonlinear antara perkiraan dan nilai aktual, yang menunjukkan beberapa harapan bahwa model tersebut mungkin terbukti berguna. Dari Peramalan hingga Perdagangan Ada berbagai metode penggelaran model peramalan dalam rangka menciptakan sistem perdagangan. Rute paling sederhana, yang akan kita ambil di sini, adalah menerapkan gerbang ambang batas dan mengubah perkiraan yang disaring menjadi sinyal perdagangan. Tapi pendekatan lain mungkin dilakukan, misalnya: Menggabungkan perkiraan dari beberapa model untuk membuat ansambel prediksi Menggunakan prakiraan sebagai masukan pada model pemrograman genetika Memberi makan prakiraan ke lapisan masukan model jaringan syaraf yang dirancang khusus untuk menghasilkan sinyal perdagangan, bukan Daripada prakiraan Dalam contoh ini kita akan membuat model perdagangan dengan menerapkan filter sederhana ke perkiraan, hanya memilih nilai yang melebihi ambang batas yang ditentukan. Ini adalah trik standar yang digunakan untuk mengisolasi sinyal pada model dari kebisingan latar belakang. Kami hanya akan menerima sinyal positif yang melebihi ambang batas, menciptakan sistem perdagangan yang panjang saja. Yaitu kami mengabaikan perkiraan yang berada di bawah ambang batas. Kami membeli SPY pada saat perkiraan melebihi ambang batas dan keluar dari posisi panjang pada hari berikutnya. Strategi ini menghasilkan hasil pro-forma berikut ini: Kesimpulan Sistem ini memiliki beberapa fitur yang cukup menarik, termasuk tingkat kemenangan lebih dari 66 dan CAGR lebih dari 10 untuk periode di luar sampel. Jelas, ini adalah ilustrasi yang sangat mendasar: kami ingin mempertimbangkan komisi perdagangan, dan selip yang terjadi memasuki posisi keluar dan keluar pada periode pasca dan pra-pasar, yang akan berdampak negatif terhadap kinerja, tentu saja. Di sisi lain, kita baru saja mulai menggores permukaan dalam hal variabel yang dapat dipertimbangkan untuk dimasukkan ke dalam vektor fitur, dan yang dapat meningkatkan kekuatan penjelasan model. Dengan kata lain, pada kenyataannya, ini hanyalah awal dari sebuah proses penelitian yang panjang dan sulit. Meskipun demikian, contoh sederhana ini seharusnya cukup memberi pembaca rasa tentang apa yang terlibat dalam membangun model perdagangan prediktif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
No comments:
Post a Comment