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Image-Classification
- 对SVM多类分类算法进行了研究，总结了不同分类算法的优缺点。接下来本文提出了基于GA(遗传算法)和KNN(K近邻)的SVM多类分类算法-The SVM multi-class classification algorithms studied, summed up the advantages and disadvantages of different classification algorithms. The next paper, based on GA (genetic algorit
shiyan_moshi
- 模式识别的 图像的贝叶斯分类 图像的贝叶斯分类 神经网络模式识别-Bayesian pattern recognition image classification image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
thomas-cvpr06
- Paper "Towards Multi-View Object Class Detection".We present a novel system for generic object class detection. In contrast to most existing systems which focus on a single viewpoint or aspect, our approach can detect object instances from arbitrar
53607890facedetection
- 人脸检测的研究具有重要的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。-Face detection can be regarded as a specific case of object-
train
- 该函数的内容包括读入人脸数据、PCA降维，数据规格化以及训练多类SVM等功能。-This function covers the face read data, PCA dimensionality reduction, data normalization and multi-class SVM training and other functions.
01
- 的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出 了一种色彩纹理特征的提取模型，采用该模型，利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征， 并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别，并 成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合，增强了数 字图像之间的特征区分能力。-Study color digital image classification and recognition m
HOG
- 为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利 用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
fangchapso
- 最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于 多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分 割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割 阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提 高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
[segmentasi-citra-berwarna-dengan-algoritma-jseg]
- In this work, a new approach to fully automatic color image segmentation, called JSEG, is presented. First, colors in the image are quantized to several representing classes that can be used to differentiate regions in the image. Then, image
gmkl
- gmkl算法源码，广义多核学习，可用图像多类分类。-gmkl algorithm source, the a generalized multicore learning, free image multi-class classification.
multi-kernel-path-1.1
- Computing regularization paths for learning multiple kernels另一个多核学习算法 可用于多类分类 目标检测-Computing regularization paths for learning multiple kernels The other multicore learning algorithm for multi-class classification target detection
libsvm-2.9
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软
Improved-ICA-character-recognition
- 该算法一种结合改进的基于独立分量分析（ICA）提取算法和基于多层感知器和单向二叉决策树的多类支持向量机分类方法。-The algorithm is a combination of improved based on independent component analysis (ICA) algorithm and multi-class support vector machine classification method based on binary decision tree of
km
- 对于多类划分我们常用k均值聚类 这个程序实现了对图像的多类聚类-Divided we used k-means clustering procedure for multi-class, multi-class clustering images
ImgProc02
- 使用MFC制作的多文档视图图像处理框架程序，使用cpicture类实现图像的读入显示等基本操作。-Produced using MFC multi-document view image processing framework, the use of cpicture class implements the image to read the display and other basic operations.
Bayes-Classification
- 根据Bayes原理对两类或者多类问题进行分类-According to Bayes principle or two types of multi-class classification problems
WinVDIG_099
- processing调用摄像头时，需要的摄像头驱动程序，与quicktime配合使用(Multi touch class driver)
pui_fq18
- IDW inverse distance weighting method, Much posture, multi-angle, have different light, Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based.
js884
- Using matlab written narrowband noise occurs, Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based, Much posture, multi-angle, have different light.