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outlier_SLDF_net
- 基于网格的离群点检测方法，是改进的一种分类学习算法-The method of outlier detection based on grid is an improved classification learning algorithm
sppmoeted
- 基于OpenCV的简单人脸检测Demo程序,使用OpenCV自带级联分类器,只支持检测,不支持识别-Simple Demo program, face detection based on OpenCV use OpenCV bring cascade classifier, only supports the detection, identification is not supported
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- 基于OpenCV的简单人脸检测Demo程序,使用OpenCV自带级联分类器,只支持检测,不支持识别-Simple Demo program, face detection based on OpenCV use OpenCV bring cascade classifier, only supports the detection, identification is not supported
facedetection
- 实现基于opencv的人脸检测， 附带两个训练好的分类器(face detection based on Opencv , with2 good training classifiers.)
ImgHOGFeature
- HOG特征计算，（1）将输入的彩图转换为灰度图； （2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； （3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。 （4）将梯度投影到单元的梯度方向；目的是为局部图像区域提供一个编码， （5）将所有单元格在块上进行归一化；归一化能够更进一步对光照、阴影和边缘进行压缩，通常，每个单元格由多个不同的块共享，但它的归一化是基于不同块的
main
- 人脸检测： 第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算; 第二部分， 使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器; 第三部分， 将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。(Face detection: In the first part, the Harr-like feature is used t
DSST_code
- SSD算法是目标检测与分类比较优秀的前沿算法，基于深度学习平台实现，最大的优点是速度快。(It is a matlab code (SSD) for object detection based on deep learning.)
supporzsDbmo
- 基于OpenCV的简单人脸检测Demo程序,使用OpenCV自带级联分类器,只支持检测,不支持识别(Simple Demo program, face detection based on OpenCV use OpenCV bring cascade classifier, only supports the detection, identification is not supported)
基于图像的道路裂缝检测与分类算法研究_阮崇武
- 裂缝是公路路面上常见的一种病害。传统的人工维护、修补的方式慢慢难以满足现代公路发展的需求，裂缝识别智能化已成为智能交通领域的重要课题。(Crack is a common disease on the road surface. The traditional methods of manual maintenance and repair are difficult to meet the needs of modern highway development, and intelligent
MATLAB优化算法案例分析与应用《进阶篇》
- 贝叶斯分类器 基于背景差分的运动目标检测 基于小波变换的图像压缩 基于BP的模型优化预测 基于RLS算法的数据预测 等等(Bias classifier is based on background difference moving object detection, wavelet based image compression, BP based model optimization prediction, RLS based algorithm for data predicti
新建文件夹
- 将260个样本中随机抽出部分学生的身高和体重作为训练样本（男女生都有），然后训练一个BP神经网络，最后将剩下的样本输入网络进行测试，检测BP网络的分类性能。260个样本的体重和身高在文档中。可以在男生样本中抽取70%用来训练，在女生样本中抽取70%用来训练。(The 260 samples were randomly selected from the part of the students' height and weight as the training sample (boys and
ShuffleNet-master
- 一种专门为移动端设备而设计的高效卷积神经网络结构——ShuffleNet，这种新结构将点态组卷积（pointwise group convolution）和通道随机混合（channel shuffle）这两种经典方法进行结合与改进，大大提升了计算效率 。(ShuffleNet is an efficient convolutional neural network designed for mobile terminal devices. This new structure combines
face_antispoofing-master
- 采用surf特征点， svm线性分类器 实现的人脸活体检测源码(face_antispoofing: this code takes surf feature to detect spoofing face in recognition.)
kmeans2
- 用于构建数据概要，用于分类、模式识别、假设生成和测试；用于异常检测，检测远离群簇的点。(Used to build data outlines for classification, pattern recognition, hypothesis generation and testing; for anomaly detection, detecting points away from the cluster.)
认知无线网络中的协作频谱感知综述
- 认知无线网中频谱感知的综述，介绍了频谱感知技术的主要分类，几种检测方法的技术特定，以及研究趋势。(A review of spectrum sensing in cognitive radio networks, the main categories of spectrum sensing techniques, the technical specificity of several detection methods, and the research trends are introdu
Image acquisition
- 图像采集。测量是基于图像中物体所表现出来特征。图像处理算法通常利用图像中包含的信息进行分类，如边、面或形状。不同类型的机器视觉算法，影响并提取一种或多种信息。 边缘检测及其衍生技术，如耙子，同心耙，和辐条（rakes, concentric rakes, and spokes）用于图像中所表现出了边。他们可以精确地定位物体边缘的位置。可以使用边缘检测来进行部件宽度一类的测量， 这一技术被称为卡尺。也可以综合多条边来计算交点、投射、适合的园或椭圆。(Image acquisitionThe me
Desktop
- 测量是基于图像中物体的特征。图像处理算法通常使用图像中包含的信息进行分类，如边缘、表面或形状。不同类型的机器视觉算法影响和提取一个或多个信息。 边缘检测及其衍生技术，如同心的耙，耙，和辐条（耙、同心耙、和辐条）在球队中显示的图像。它们可以精确地定位物体边缘的位置。边缘检测可以用来测量一个分量的宽度，称为卡尺。还可以集成多个边来计算交点、投影、合适的果园或椭圆。(The measurement is based on the features of the object in the image
纸币识别
- 可以实现对纸币的分类识别，边缘检测，旋转矫正，识别(Can realize the classification of banknotes recognition, edge detection, rotation correction, recognition)
plc程序
- MPS模块化自动生产系统是由独立的各站相互连接而成，该系统由以下各站组成，上料检测站，搬运站，加工站，安装站，安装搬运站，分类站。SYSMAC-CPT软件对PLC的编程和监控(The MPS modular automatic production system is made up of independent stations. The system is composed of the following stations, charging detection station, hand
FracLab
- FracLab是一个基于分形和多重分形方法的通用信号和图像处理工具箱。 FracLab可以从两个不同的角度来讨论： 分形分析：大量程序允许计算与一维或二维信号相关的各种分形数量，例如尺寸，Holder指数或多重分形谱。 信号处理：或者，可以直接使用FracLab来执行信号处理中的许多基本任务，包括估计，检测，去噪，建模，分割，分类和合成。 请注意，FracLab不是用来处理“分形”信号（无论给出什么意思），而是将分形工具应用于研究不规则信号，但是也可能是任意的信号。 图形界面使Frac