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Visual_C++_MATLAB
- 《Visual C++_MATLAB图像处理与识别实用案例精选》本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
MDS-MAP
- 一种基于mds-map无线定位算法的仿真源代码，有助于进一步理解该算法-Mds-map based localization algorithm in wireless simulation source code, help to further understanding of the algorithm
A_Pretreatment_Method_of_Biometrics_Based_on_Color
- 生物特征识别技术作为一种身份鉴别手段具有独特的优势。在生物特征识别系统中, 采集数据的预处 理是不可或缺的环节。以人脸识别为例, 介绍了一种在复杂背景的彩色图像中, 基于颜色和知识的生物特征预处理 方法。首先利用颜色信息从图像中分割出类肤色区域, 然后运用人脸几何特征和眼睛的提取定位人脸。仿真实验表 明, 该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸, 具有较快的运算速度。-Biometrics as an identification tool has a unique
forcal9code
- 使用MATLAB仿真边缘提取算法，然后使用VC++编程，实现边缘定位及矢量化-Edge extraction algorithm using the MATLAB simulation, and then use the VC++ programming, and the vector of edge location
Sobel
- 本算法是在经典Sobel算子基础上,结合汽车本身的实际情况,增加了6个方向模板,同时利用基于L2 范数的各同性扩散去噪模型消除噪声,最终得出汽车轮廓图。仿真结果表明:该算法对汽车图像的噪声干扰 有较强的抑制能力,汽车轮廓提取定位更准,精度更高,图像更清晰。-This algorithm is the classical Sobel operator on the basis of the actual situation with the car itself, an increase
Video-surveillance
- 视频监控系统目标捕获和跟踪常用算法主要有时域和频域两种跟踪算法。根据视频监控的实时性、可靠性、跟踪定位准确等特点，对时域跟踪算法中相关模板匹配算法进行研究，同时对算法进行了优化，并给出相应的仿真结果。-The video surveillance system target acquisition and tracking algorithms commonly used mainly tracking algorithm sometimes both time and frequency do
JPDA_last_2004_10
- 利用jpda算法进行目标的跟踪仿真，给定目标的起始位置和运动速度，自动添加杂波，输出定位后结果-To utilize jpda algorithm for target tracking simulation, to the starting position and velocity of the target, and automatically add clutter, output positioning result
Visual-C-MATLAB-image-processing
- 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
ZTSBSVM
- 算法提出了 一个新的部位观测模型和一种新的减小部位状态空间的方法：（1）对人体不同部位采用不同尺寸的细胞单元计算HOG特 征，并利用线性SVM进行分类，从而提出一种新的部位观测模型；（2）利用人体部位定位的先验分布确定部位定位区域，然 后通过邻域归并和设置与部位模板的匹配度阈值进一步减小状态空间，从而提出了一种减小部位状态空间的方法。仿真 实验结果表明所提算法与传统算法相比更加有效。-Algorithm proposed site of a new observation mod