资源列表
SIFT-master
- sift python实现源码，未使用包(Sift Python to achieve source code, not using the package)
matlab步态能量图生成
- 步态识别基础代码，相对于c++更加轻量快速，代码带注释，简单易懂。
alisp字符串替换
- alisp字符串替换alisp字符串替换alisp字符串替换alisp字符串替换
info
- 基于matlabde多光谱遥感图像读取，且选两个波段进行绘制散点图，即类似于ENVI中的2D-Scatter一致。(Multispectral remote sensing image is read based on matlabde, and two bands are selected to draw scatter map, which is similar to 2D-Scatter in ENVI.)
半监督学习
- 半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性
信道估计三种方法
- LS SVD LMMSE信道估计三种方法
BM4D
- BM4D高谱图像去噪算法，matlab所写(BM4D hyperspectral image denoising algorithm, written by MATLAB)
TextonBoost
- textonboost 作者源码 对应MSRC 21class 数据集，进行图像分割(textonboost code for image understanding)
BM3D_Color
- 使用经典去噪算法，BM3D进行图片去噪，该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。(Using classical denoising algorithm, BM3D image denoising is effective. It not only has a high signal-to-noise ratio, but also has a good visual effect.)
利用ADMM和小波进行图像恢复
- 利用ADMM和小波进行图像恢复 使用ADMM算法的图像恢复模型，并用到了增广拉格朗日函数和快速傅里叶函数(Using ADMM and wavelet to restore image, using ADMM algorithm to restore image model, and using augmented Lagrange function and fast Fourier function.)
Image Reconstruction (ART)
- 用代数迭代算法ART重建图像，含MATLAB代码(image reconstruction using ART algorithms (MATLAB code))
homework3
- 将二位数据投影到一维线性， LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 [1] LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）