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模式识别课件
当预先不知道类型数目，或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时，为了确定分类器的性能，可以利用聚类分析的方法。-When the pre-recognition software does not know the type of number, or parameter estimation and non-parameter estimation it is difficult to determine the different types of ca
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混合核函数对支持向量机分类性能的改进 有用-Mixed kernel function support vector machine classifier useful for performance improvement
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本资料的功能为：运用数学统计方法和时间序列分析方法对原始振动信号进行分析，获取相应的时域，频域，频域及时间序列模型参数并以此作为特征参数，然后运用距离区分技术进行评估，选取敏感的特征参数作为ART-similarity分类器的输入并进行训练，最后便可识别出设备的性能状态。
基于YU范数对承不同预紧状态的分析，针对进给系统所采集的数据样本事先不知其对应的状态时，则可利用基于YU范数的ART-Similarity监督分类器对其进行诊断分析。针对基于Yu范数ART-Similarity的算法
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Abstract. This paper describes a system for isolated Kannada handwritten
numerals recognition using image fusion method. Several digital
images corresponding to each handwritten numeral are fused to generate
patterns, which are stored in 8x8 ma
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提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离
散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等
方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出,
DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速
度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio
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本文从不同的角度出发，讨论并分析了三种改进朴素贝叶斯分类性能的方法。为进一步的研究打下坚实的基础。-In this paper, starting from a different perspective, to discuss and analyze the three improved Naive Bayesian classifier performance. Lay a solid foundation for further research.
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Very recently tracking was approached using classification techniques such
as support vector machines. The object to be tracked is discriminated by a
classifier from the background. In a similar spirit we propose a novel on-line
AdaBoost featur
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Shot boundary detection is always an important topic in
digital video processing. It is the first important task of
content-based video retrieval and indexing. In this paper, a
new shot boundary detection algorithm is proposed, based on
Parti
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The primary goal of pattern recognition is supervised or unsupervised classification. Among the various frameworks in
which pattern recognition has been traditionally formulated, the statistical approach has been most intensively studied and used i
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为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特
征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸
局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人
脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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