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Pattern-Recognition-ppt
- 介绍模式识别的基本概念,详述了贝叶斯,参数估计,线性分类器,神经网络,随机方法,无监督学习与聚类等-Introduce the basic concepts of pattern recognition, Bayesian detailed, parameter estimation, linear classifiers, neural networks, stochastic methods, unsupervised learning and clustering, etc.
PeopleDensitydll
- 视频图像的人群密度检测,多种人群密度场景下人群计数算法: 算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ,参考图像 算法流程:1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1); 2)通过算法1.2,计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化,再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现,不再描述其算法),将图像块分成k(k<K)类,获取k(k<K)个聚类中心,即为参考图像; 3)对分块的图像进行与
LDAPP-0.2
- 关于LDA代码的学习,使用吉布斯抽样进行参数估计-Learning about the LDA code, using gibbs sampling for parameter estimation