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paizhaoshibie1
- 提出了一种汽车牌照的自动识别算法:先对汽车图象进行直方图均衡、平滑去噪、二值化 预处理,再根据车牌上文字变化特点快速、准确地从复杂背景中分割车牌,最后采用投影-变换系 数法提取汉字、英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的BP神经网络中进行识别,较好 地解决了汽车牌照的自动识别问题。
byjc
- 边缘检测和摄像机标定算法的研究:计算机立体视觉中，首先必须解决的是三维物点与二维像点的对应关系问题。因此， 摄像机标定是计算机视觉实现的前提和基本问题。 摄像机标定主要分为传统的标定算法和自标定算法。由于摄像机镜头存在着畸变， 对于要求精度定位的应用，需要进行畸变校正。传统的标定算法中各种算法存在着计算量大的不 足，本文将利用 T s a i 的两步标定法，考虑一阶径向畸变的摄像机标定算法，它与其它优化算法相比具有简单实用、 计算量小的特点。 实验结果表明，该方法可以达到较高的精度。-err
recognize
- 利用matlab的GUI编程完成了用于解决二维多类问题的分类器算法，并实现了方便的人机界面（在matlab2008a环境下编写的，由于matlab界面生成工具GUIDE版本上可能存在不兼容性，在其他低版本的matlab中运行时可能会发生错误）-GUI programming using matlab s done to resolve the problem of two-dimensional multi-class classification algorithm, and implemen
feixianxingguiyi
- 手写汉字变形问题是非特定人脱机手写汉字识别中的关键同题。本文从预处理的角度探讨了直接从汉字点阵图像上矫正手写变形、减小属于同一类别的不同模式之I町差异的途径，提出了一种新的非线性规一化方法。该方法同时考虑了汉字笔画像素点和背量空白像素点，汉字点阵中的所有像素点均具有笔画密度描述，且将不同的像素点赋予不同的笔画密度，笔画密度时描述具有二维性、局部性，使得笔画密度的描述更为合理，规一化后的汉字点阵中笔画的分布更加趋向均匀．实验结果证实了本文方法的有效性。-The problem of handwri
homework3
- 将二位数据投影到一维线性， LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 [1] LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）