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搜索资源 - image feature extraction neural network
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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该软件需用Delphi7设计，采用灰度共生矩阵的方法对肝脏超声图像进行纹理特征提取。通过神经网络进行分类处理。-The software required Delphi7 design, the use of gray-scale co-occurrence matrix method of liver ultrasound image texture feature extraction. Through the neural network classification.
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针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即:
使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗
配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基
于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合.
-For visible light and infrared images of the characteris
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用于图像识别的新型神经元网络
提出了一种用于图像识别的映封正交神经元网络。
在一般情况下待识别的样本空间的维数相当大,
为了有效地进行识别,必须把样本空间的维数降下来。目前常用的方法就是特征提取法,本文采用映射正交过程把样本空间映射成正交分类空间,并在此基础上,采用网络进行图像分类。计算机上模拟结果表明此网络县有时缺损和噪声图像进行正确识别的能力-Image recognition for a new type of neural network used in a video im
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Based on the information processing functionalities of spiking neurons, a spiking neural network model is proposed to extract features from a visual image. The network is constructed with a conductance-based integrate-and-fire neuron model and a set
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《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》4
特征提取,图像识别初步,人工神经网络,基于ANN的数字字符识别系统-" Digital image processing and machine vision: Visual C++ and Matlab to achieve" four feature extraction, image recognition initially, artificial neural network, ANN base
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在神经网络中，用四阶统计量的方法对图像进行特征提取-In the neural network, using fourth-order statistics of the image feature extraction method
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用gabor 来做特征提取，用神经元网络来分类的人脸检测代码，配有详细的代码解释，适合初学者-use gabor for feature extraction,use neural network as a classifier to detect face in a image
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章－第12章，是两个综合性较强的实例，分别足Visual
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使用Gabor特征提取和神经网络的人脸检测，里面带有人脸和非人脸的训练图库，检测效果很好。
运行该程序：
1 -所有文件和目录复制到MATLAB的工作文件夹 *-为了运行程序，你必须有图像处理和神经网络工具箱
2 - 找到名为“main.m”的文件
3 - 双击这个文件或在命令窗口中的“主”类型
4 - 将显示一个菜单。点击“火车网”，并等待，直到程序完成培训
5 - 点击“照片上的测试”。将出现一个对话框。选择一个。JPG图片
6 - 等待，直到程序检测
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基于图像检索的matlab代码，基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram Texture characteristics of si
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常用的opencv图像特征提取算法。包括直方图、边缘检测、角点检测、直线提取、圆形提取等。并包括不太成熟的BP神经网络识别纯底色数字。-Commonly used opencv image feature extraction algorithm. Including histograms, edge detection, corner detection, line extraction, circular extraction. And includes less mature pure b
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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual
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This a sample of a simple image classification using K-Nearest Neighbor and Backpropagation Neural Network. It uses block averaging in feature extraction process.-This is a sample of a simple image classification using K-Nearest Neighbor and Backprop
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Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选，第1-6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别。第7-10章是图像处理与识别的工程实例。第11、12章介绍了Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统2个综合性较强的实例。-C++/MATLAB Visual image processing and recognition of practical case selection, c
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图像特征提取，包括灰度提取、灰度直方图、神经网络图像识别程序以及形态学分割和图像的膨胀与腐蚀-Extract image feature extraction, including gray, gray histogram, neural network is the expansion of the image segmentation and image recognition process and morphology and corrosion
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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实现图像识别，基于小波变换实现图像特征提取，然后神经网络进行训练(The image recognition is realized, the image feature extraction is realized based on wavelet transform, and then the neural network is trained.)
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基于小波分析变换提取特征，然后神经网络进行识别(The image recognition is realized, the image feature extraction is realized based on wavelet transform, and then the neural network is trained.)
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he image recognition is realized, the image feature extraction is realized based on wavelet transform, and then the neural network is trained.
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