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聚类分析是将集合中的数据按其相似性大小分成不同类别的一种方法,它是模式
识别中多变量无监督学习的一个分支,己成功地用于医学,地质,财务,工程,图像
处理和文档等的数据分类中；含有实现此算法的源码
-cluster analysis is to pool the data according to similar size into a different category, It is pattern recognition multivariable Unsupervised Le
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图象处理源代码集
图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列有意义的区域，使其后的图像分析及识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。由于分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。-image processing source code is a set image s
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一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
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In order to fulfill the implementation of this project there are three main objectives that need to be achieved:
1. To learn and apply a technique for object recognition for single and multiface detection.
2. To examine the principal compon
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This tutorial is designed to give the reader an understanding of Principal Components
Analysis (PCA). PCA is a useful statistical technique that has found application in
fields such as face recognition and image compression, and is a common techn
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边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分
割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领
域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰
度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经
典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei-
Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定
边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为
窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它
们具有实现简单，速度快速，易于应用
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边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分
割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领
域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰
度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经
典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei-
Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定
边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为
窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它
们具有实现简单，速度快速，易于应用
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计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人
工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通
等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,
研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉
跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
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文章拟采用机油和油菜的高光谱图像数据为具体对象，分别从光谱特性分析和图像特性分析两个角度，采用流形学习方法探索一种从非线性高光谱图像数据中提取低维本质信息的方法，结合支持向量机、线性判别分析等模式识别方法建立机油品种和油菜品种的识别模型
-Article intends to adopt oil and rapeseed hyperspectral image data for a specific object, respectively, from the spectral chara
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The ear, as a biometric, has been given less
attention, compared to other biometrics such as fingerprint,
face and iris. Since it is a relatively new biometric, no
commercial applications involving ear recognition are
available. Intensive
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This tutorial is designed to give the reader an understanding of Principal Components
Analysis (PCA). PCA is a useful statistical technique that has found application in
fields such as face recognition and image compression, and is a common techn
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为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立
的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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在MATLAB中求图像纹理特征，模式识别中的bayes判别分析算法，ICA（主分量分析）算法和程序。- In the MATLAB image texture feature, Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures.
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