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SIFT-06-10-21
- 去年暑假编的SIFT特征提取算法，步骤作了详细叙述，其中用到几个OPENCV读取图片函数。解压密码jlh。-last summer addendum to the sciences feature extraction algorithm, described in detail the steps, Some of them used to read Photo OPENCV function. Jlh extract passwords.
Neuralnetworkpreprocessing
- 神经网络预处理，进行特征提取、归一化等方面的工作。-Neural network preprocessing, feature extraction, normalization, etc. work.
featureExtraction
- 图像处理中的特征提取算法，做识别和检测也许都用的上-Image processing feature extraction algorithm, making identification and testing may be used on both
classification
- 图像处理与模式识别中的识别算法，刚才传了特征提取，这是后续-Image processing and pattern recognition in the recognition algorithm, just pass the feature extraction, which is the follow-up
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV3.0
- CNN - 主程序 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 作者：陆振波 电子
OpenCode_luzhenbo
- [原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载 作者: 陆振波 毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士 精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据 擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenCV，并行计算，图像处理，智能视觉，卷积神经网络，人脸检测，行