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机器视觉,计算机视觉,人脸识别,形态学,图像采集,压缩编码,数字水印,神经网络,人工智能,模式识别,特征提取,图像检索,视频检索,计算机图形学-machine vision, computer vision, face recognition, morphology, image acquisition, compression, digital watermarking, neural network, artificial intelligence, pattern recognition,
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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该软件需用Delphi7设计，采用灰度共生矩阵的方法对肝脏超声图像进行纹理特征提取。通过神经网络进行分类处理。-The software required Delphi7 design, the use of gray-scale co-occurrence matrix method of liver ultrasound image texture feature extraction. Through the neural network classification.
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针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即:
使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗
配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基
于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合.
-For visible light and infrared images of the characteris
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数字图像处理，图像分割，分水岭分割，轮廓提取，轮廓跟踪，膨胀，特征提取，BP神经网络-Digital image processing, image segmentation, watershed segmentation, contour extraction, contour tracing, expansion, feature extraction, BP neural network
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》4
特征提取,图像识别初步,人工神经网络,基于ANN的数字字符识别系统-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" four feature extraction, image recognition initially, artificial neural network, ANN base
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在神经网络中，用四阶统计量的方法对图像进行特征提取-In the neural network, using fourth-order statistics of the image feature extraction method
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Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选，第1-6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7-10章是图像处理与识别的工程实例。第11、12章介绍了Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统2个综合性较强的实例。-C++/MATLAB Visual image processing and recognition of practical case selection, c
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图像特征提取，包括灰度提取、灰度直方图、神经网络图像识别程序以及形态学分割和图像的膨胀与腐蚀-Extract image feature extraction, including gray, gray histogram, neural network is the expansion of the image segmentation and image recognition process and morphology and corrosion
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