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stprtool.rar
- 统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含： 1，Analysis of linear discriminant function 2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis 3，Probability distribution estimation and clustering 4，Support Vector and other Kernel Machines,
kernel-density-estimation.rar
- 一种核密度估计，或者称作带宽选择的方法，可以估计二维尺度参数，至于多维以上的估计方法尚在开发，多维情况下个人经验好的方法是多次实验取较好值,kernel density estimation, bandwidth selection, two-dimensional scale parameter can be estimated ,for the multi-dimensional approaches are still under development, multi-dimensiona
kernel-density-
- 核密度估计 R语言编写的源代码 直接下载 帮助文件-Kernel density estimation written in R source code to download the help file
dimension
- 代码用于估计关联维数。包括G-P算法(corrint.m)，高斯核关联算法(gka.m) 和Judd算法(judd.m)-Correlation dimension estimation code. Algorithms for estimating the correlation dimension using the grassberger-Proccacia approach (corrint.m), the Gaussian-Kernel algorithm (gka.m) and Ju
gkdj
- 以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。-That the Gaussian and density estimation, using Gaussian kernel non-parametric density estimation method, the sample probability density estimates, the program gives the formula for bandwidth estim
KsQuantile
- 利用正态分布和核密度估计计算分位数。包括正态分布分位数函数、核估计概率密度函数、核估计累计分布概率函数、核估计计算分位数函数。-Normal and kernel density estimation using sub-digit calculation. Including the normal quantile function, kernel estimate probability density function, cumulative distribution probabilit
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- 自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
background_substraction
- 视频背景非参数估计论文及matlab实现.matlab代码只实现了灰度图的背景估计，论文利介绍的彩色视频处理方法可以自己看看怎么做。-Background and Foreground Modeling Using Nonparametric Kernel Density Estimation for Visual Surveillance AHMED ELGAMMAL, RAMANI DURAISWAMI, MEMBER, IEEE, DAVID HARWOOD, AND LA
nkde
- 视频跟踪检测 背景核密度估计建模，欢迎指正，-Detection of the background video track modeling kernel density estimation, please correct me, thank you
kde.tar
- kde全称是kernel density estimation.基于核函数的概率密度估计方法。是模式识别中常用的算法之一-KDE which is kernel density estimation is used to estimate probabilty function. It is mostly used in pattern recogntion
KerEst
- blur kernel estimation based on two images. one blurry and one non-blurred
kde
- Kernel Density Estimation (Set of tools for nonparametric (kernel) density estimation)
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- MATLAB程序， 半参数线性回归模型的最小二乘核估计 半参数线性回归模型的最小二乘正交序列估计。-MATLAB program, semi-parametric linear regression model of least squares kernel estimation Semiparametric least squares linear regression model orthogonal sequence estimation.
kde2d
- 二维核密度估计算法.以及最优化计算核宽度。-bivarite kernel estimation
gkde
- Gaussian Kernel Density Estimation Demonstration
Image-processing
- 对数字图像去模糊，分两段来对运动模糊核函数进行估计，附图像处理的结果-As to digital images deblur, we use two-phase kernel estimation,including the results
gkde
- KDE function or kernel density function for the estimation of a continuous density
kernel-estimation
- 该代码可用于拟合纤维长度分布函数，可将长度分布的直方图拟合成一条连续的曲线-This code can be used for fitting the fiber length distribution function, it can change the length distribution histogram into a continuous curve.
Motion-Deblurring--
- 我们提出一种新的算法,消除运动模糊的一个 图像。我们的方法计算一个使用unied deblurred形象 概率模型的估计和unblurred都模糊的内核 图像复原。我们报告一个常见的原因分析 工件在当前去模糊方法发现,然后介绍 一些新颖的条款在这个概率模型进行了研究 通过我们的分析。 -We present a new algorithm for removing motion blur from a single image. Our method comput
getKernel_orig2blurred
- robust blur kernel estimation for licance plate image from fast moving vehicles