搜索资源列表
recognition-algorithm-design
- 运用帧差序列图像进行背景建模与更新，采用背景差分和LBP纹理分析法进行运动车辆的分割及阴影消除。提出车辆形状投影量的概念，将视频车辆二维形状信息降至一维，并设计二维输入模糊分类器，根据形状投影量和车高，车长比，完成车型的多种类精细识别。-Frame difference image sequence background modeling and updating, background subtraction and the LBP texture analysis method for th
nearest
- 最小距离分类器，针对图像进行分类的算法，采用了模式识别的思想。-Minimum distance classifier for image classification algorithm, using the idea of pattern recognition.
Gabor_matlab
- matlab图像处理非常重要，Gabor小波提取特征,然后用支持向量机作分类器，可以用于掌纹，人脸，指纹识别-Gabor wavelet feature extraction, and then use the support vector machine classifier, can be used for palmprint, face, fingerprint recognition
three
- 模式识别代码，用分类器识别判断遥感图像中不同地物的代码，-Pattern recognition code classifier to recognize different objects in the judgment of remote sensing image code
recognitiongabor
- 利用Gabor提取图像特征，然后通过分类器实现人脸识别。实验证明，识别效果很好。-use gabor to extract features of images, then use the classifier to recognize faces. Experiments show that it works well.
classifier
- 这是一个分类器，可以识别不同的文字，包含各种图像处理算法，很不错的程序-This is a classifier, and can identify different words, includes various image processing algorithm, it is very good program
bayes-
- 最近邻分类器（KNN）的C＋＋源码，适合模式识别、图像处理开发者用-nearest neighbor classifier (KNN) of the C++ source code, suitable for pattern recognition, image processing developers use
face-recognition----matlab
- 实现了人脸识别的功能，特征提取，人脸图像预处理、K-L变换、特征提取及分类器设计，全自动的人脸自动识别系统-Face recognition, feature extraction, face image preprocessing, KL transform, feature extraction and classifier design, automatic automatic face recognition system
classifier_knn
- 最近邻分类器（KNN）的C＋＋源码，适合模式识别、图像处理开发者用！-nearest neighbor classifier (KNN) of the C++ source code, suitable for pattern recognition, image processing developers use!
CodeOfPattenRecognition
- 华北电力大学模式识别课程——苹果、梨的分类器，并在图像上形象直观的画出。-NCEPU Pattern Recognition
BP1_txt
- 利用BP分类器对烟雾图像进行识别，并将结果存储到TXT文档中。-BP classifier use smoke image recognition, and stores the result TXT document.
createFaceEignDatabase
- 利用一个小样本人脸样本库创建数据库ar_test.mat中的训练样本数据和待测样本数据将生产的数据库文件.mat利用FDDL程序进行测试，分类；在程序最后先利用最短距离测试提取特征的效果本文利用SVD分解，并提取了每一幅图像的前3列特征向量（前三个主成分），共计3*200个特征向量，构成一个训练样本列元素最后的简单分类测试效果在90 ，区分度较好，能够适用于其他分类器实验..后续中，选取了第一主成分，发现识别率达到100 ；选取了前33个，反而低于了90 ，不知如何解释？-Using a sma
HellokinectMAT
- 感知行为的影响因素包括单个关节的动作和不同关节的组态。因此提出一种新的基于关节的位置差异的特征类型，联合包括静态姿势、动作、位移在内的行为信息进行识别。采用关节在两个时间和空间区域的差异来明确地模拟个别关节动力学和不同关节的组态。然后应用主成分分析（PCA）来获得所需的特征。同时应用非参数的简捷的贝叶斯最近邻（NBNN）分类器进行多类行为的分类。这个NBNN分类器避免了帧描述符的量化，计算“图像到类别”的距离而不是“图像到图像”的距离。15到20帧的数据就足以实现手势以及动作的识别，无需应用整个
FaceRecognition_CNN(olivettifaces)
- 智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。 本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测
printRec
- 基于visualC++利用数字图像模式识别技术实现印刷体汉字的自动识别技术包括印刷体汉字特征定位及提取，分类器设计等连续过程。-Based visualC++ digital image pattern recognition technology for automatic identification technology, including continuous process printed characters printed characters feature location
25292626
- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
changjingshibiefenlei
- 本文件是图像场景识别并进行分类的程序，已运行成功。 分别利用1 tiny image描述和最近邻分类器 2 bags of sifts描述和最近邻分类器 3bags of sifts描述和线性svm分类器进行场景分类识别的。 在主程序proj3中将FEATURE 改成tiny image，CLASSIFIER 改成nearest neighbor，注释其他FEATURE 和CLASSIFIER的选择就可以实现第一种场景分类识别：tiny image描述和最近邻分类器。以此类
mic_expression-recognition
- 运用LBPTOP对动态序列图像进行特征提取，libsvm用做分类器，进行微表情识别。程序绝对完整，能够运行出结果-LBPTOP is used to extract features the dynamic image sequences, and libsvm is used as a classifier to recognize the micro expression. Program is absolutely complete, can run out the results
tuxiangbeiyesi
- 利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，将模式识别方法与图像处理技术相结合-The basic method of image classification using the minimum error probability Bias classifier, the pattern recognition method and image processing technology
tuxiangfengebeiyesi
- 将模式识别方法与图像处理技术相结合，利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类-The pattern recognition method and image processing technology are combined, using the minimum error probability Bias classifier for image classification