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第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
ATR
- 一种快速图像模型匹配的方法，希望这种方法对大家以后的学习研究有一定的作用。注，文章转载于别人的。-a matching model, in the hope of this method for all future study at a certain role. Note, the article is reproduced in people.
rldw
- 本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and submit a complete set of facia
jiyuIMMjidongmubiaodegengzhousuanfa
- 机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说
匹配模型
- 最优网络01匹配算法。-optimal matching algorithm.
三维模型与摄像头读取目标的位姿匹配
- 能实现三维模型与摄像头读取目标的位姿匹配，并使用Posit算法完成位姿校正-Able to read the target of three-dimensional model with the camera position and orientation matching, and use the Posit algorithm to complete the pose correction
用高斯模型来进行相似度计算
- 这是一个用高斯模型来进行相似度计算 然后，采用模板匹配的算法实现人脸的检测和定位的。,This is a Gaussian model used for similarity computation and then, using a template matching algorithm of face detection and positioning.
slcthead
- S-L头模型重建，X-CT图像重建算法的仿真研究-SL head model reconstruction, X-CT image reconstruction algorithm simulation
mydtw
- 基于MFCC算法建立的参数模型，然后用DTW算法进行模型匹配，从而实现语音识别的作用~-MFCC algorithm based on parameters established model, and model matching using DTW algorithm to achieve the role of speech recognition ~
conernmatch
- 通过人工选择控制点即角点实现图像的匹配，采用放射变换模型，因此需要至少3对控制点-Control points through the artificial selection that corner of the image matching, the use of radiation transformation model requires at least three pairs of control points
imgpolarcoord
- 图像笛卡尔坐标转极坐标，下视景像匹配制导中，实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致，两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异，边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位，易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法，图像边缘特征提取快速准确，不发生移位，对灰度变化也不敏感，再用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边缘匹配的影响。在此基础上，引入对数极坐标变换，进一步提高图像的抗旋转和尺度收放的匹配精度。结果表明，此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。-Cartesian coordinates
harrisSAM
- 光谱角(Spectral Angle)衡量像素间的相关性存在着差异，本程序用于计算光谱角，及光谱角匹配-Spectral Angle (Spectral Angle) to measure the correlation between pixels there are differences, the process used to calculate the spectral angle, and spectral angle matching
predict
- 模拟人的思维特点,提出一种新型智能控制器:仿人逻辑预测控制器. 该控制器融合了基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点, 是一种多值逻辑混合动态系统. Matlab仿真表明, 该控制器在模型匹配时性能良好, 在模型失配时依然能满意运行, 表现出鲁棒性强, 超调量小的特点. 与其它类型人工智能控制器相比, 该控制器结构简单, 物理背景明确, 数学概念清晰, 便于在工业控制领域推广应用.-Simulation of the characteristics of people' s
keyword-chouqu
- 基于逆向最大匹配算法的分词及基于HMM模型的词性标注系统，包括了未登录词的识别、数据库的添加等内容。（需要手动修改数据库的路径才可以运行）-Reverse Maximum Matching Algorithm Based on the sub-word HMM-based model and part of speech tagging system, including the unknown word identification, such as the contents of the d
wordSegment
- 汉语分词 隐马尔科夫模型 最大匹配法 最大概率法-HMM MaxMatch
Model-baseddetectionandtrackingofvehiclesinfrontof
- 基于模型的车辆检测与跟踪方法综述 曲线投影的模型匹配方法-Model-based vehicle detection and tracking Methods of curve projection model matching method
89346528ImageEnage
- matlabcontourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L -matlab
shapematching
- 模型匹配文献，用于商标检索功能的系统，具有一定的指导性作用-shape matching
img_match_review
- 介绍了图像的变换模型、图像匹配的三要素及图像匹配性能评价指标。分析常用匹配方法的优点和不足之处，探讨了图像匹配中有待进一步研究和解决的问题-Describes the image transformation model, the three elements of the image matching and image matching performance evaluation. Analysis of commonly used matching the strengths and w
ngram模型分词与统计算法
- N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始，进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用。(N-Gram (sometimes referred to as N metamodel) is a very important concept