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LJClusterDemo
- 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模
Feasibility-report
- 随着科学技术的发展，社会进步，计算机迅速的发展,仓库管理的方法也日新月异,以前全是由人管理的方法现存在很多的缺点：管理效率低，劳动强度大，信息处理速度低而且准确率也不够令人满意。为了提高仓库管理效率，减轻劳动强度提高，信息处理速度和准确性；为仓库管理员提供更方便、科学的服务项目。为仓库管理员提供的一种更先进、科学的服务系统。于是我们便选择了由计算机来设计一个仓库管理系统的方案。让计算机对仓库进行自动管理，仓库管理员可以直接在计算机上实现仓库的信息管理，并能在一定程度上实现自动化。我们在现行系统初
Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
PMl-IR
- Blog信息源和信息量的广泛增长给中文文本分类带来了新的挑战。本文提出了—种基于PMI—IR算法的四种情感分类方法来对Blog文本进行情感分类。该方法以情感词语为中心，通过搜索引擎返回的结果来计算文本 中的情感要素和背景情感词之问的点互信息值，从而对文本进行情感分类。该方法在国家语言资源监测与研究中心网络媒体语言分中-心2008年度的Blog语料和COAE2008的语料上分别进行了测试。与传统方法相比准确率和召回率都有了较大的提高。-Development ofBIog texts info
bing code.m
- 此文档为程明明老师的bing 算法用于目标检测，最大特点是计算速度快，准确率相对较高，最近拜读一番，实在是大牛啊！附C++程序，希望一块交流心得体会！(Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps)