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介绍了机器视觉的发展历史，包括人工智能、图像理解、物体识别、图像重建、机器人等方面的内容-History of Computer Vision including Artificial Intelligence, Image Understanding, Recognition Reconstruction, Robotics, etc.
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从ML-EM 重建算法入手，分析了贝叶斯模型的一些关键点，针对采用传统方法求解MAP问题的局限性，提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络重建算法，为了保留边缘信息，引入了二进制的保边缘变量，并应用共轭神经网络求解，模拟的重建结果表明，应用这种算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建图像@-From the ML-EM reconstruction algorithm start with an analysis of Bayesian model some of the key points,
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image reconstruction using shepp-logan phantom
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经典的ksvd字典学习算法,可用于信号去噪,图像重建等-Classical ksvd dictionary learning algorithm can be used to signal denoising, image reconstruction
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image compression and Reconstruction using artificial neural network and genetic algorithm
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(1)Bayes分类
已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？
(2)聚类
使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析
(3)鉴别分析
在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。
用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification
Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
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数字图象处理课题：图象的分解重构,运行于MATLAB环境下-Digital image processing: decomposition of image reconstruction, running in the MATLAB environment
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图像重建反投影、滤波反投影仿真，如果有需要的话，可以详细我的。(Image reconstruction backprojection and filtering back projection simulation)
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