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jiyuneirongdetuxiangjiansuo
- 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 simila
PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
SVM
- 这是一个支持向量机的程序代码，对于图像的分类识别有很高的准确率、-This is a svm program
svm_face_recognition
- 一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法，先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
dgdgdgdgdgfdgdfgrelevance
- 基于支持向量机的相关反馈图像检索算法 相关反馈技术是近年来在图像检索中较为重要的 研究方法, 从机器学习的角度, 以支持向量机(SVM ) 为分类器, 提出了一种新的相关反馈方法-Support vector mach ine based relevance feedback algorithm in image retrieval
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- 关于rbf神经网络实现图像分类的IEEE英文文献 和大家一起分享-The Research of Vehicle Classification Using SVM and KNN in a ramp
svmsegmentation
- 为了提高白细胞自动识别算法的性能,提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法. 该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本,将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测. 均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB) 颜色空间寻找正训练样本集,通过均匀抽样和颜色量化措施,实现单类支持向量机(SVM) 在线实时训练,最终图像像素经过单类SVM 分类来实现分割. 实验表明,新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性,图像分割精度优于常用流域算法,而耗
SVM_FACE
- 基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~ 言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了 对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法 IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
CODE
- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序
gabor-pca
- 本程序是先用gabor小波变换对人脸图像处理，然后在用pca进行降维，最后用svm分类器进行多分类分类识别，包扩完整的orl人脸库，需注意的是，svm工具箱是用的libsvm工具箱，运行前先配置好libsvm。版本号：libsvm-mat-2[1].89-3[FarutoUltimate3.0]-This procedure is to use the human face gabor wavelet transform image processing, and then to reduce
Steganalysis-Based-on-dctdwt-space
- 基于SVM分类器的三域特征融合图像隐写分析算法。三域分别是指dct域，dwt域和空域。-A Steganalysis Based on the Fusion of Three-domain Features of Image and SVM (Support Vector Machines) Classifier.the three domain is the dct,the dwt and the space
000
- 支持向量机(svM)是一种新的机器学习技术。本文采用一对一方法构建多分类SVM 分类器。利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征，组成特征向量，输入构建好的SVM 多分类器中进行分类。对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验，取得较好的 分类结果-Support vector machine (svM) is a new machine learning techniques. In this paper, one way to build a multi-cla
lunwen
- 提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检 测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征 由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训 练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的 SVM 分类器则保证了检测精 度.另
SVM-Class
- 用于图像中物体的分类，识别等。如进行图像中人、车辆、手势的识别。-using for the classfication of objects in the detected image
imageindex
- 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 -image index based on texture
SVMclassify
- 这是一篇基于SVM算法的文本分类器的文章，文章详细介绍了分类器的算法原理，对图像图形处理专业人员的重要参考价值！-This is a text classifier based on SVM algorithm, the article details the classifier algorithm principle, an important reference value of the image graphics professionals!
svm
- 非线性svm实现样本点的分类，并输出图像，输入数据为矩阵-Nonlinear svm to achieve a classification of the sample points, and the output image, the input data matrix
Tppcca-svmh
- 本程序源码用于对训练样本提取独立主元，作为样本特征，并送入SVM分类器中训练图像的预处理中不取对对数，也无须做幅度归一，由ICA的应用条件决定的。预处理后的图像以向量的形式按行排列 可直接使用。 -The program source for independent main training samples extracted as sample characteristics, and fed into the SVM classifier training image preproce
svm-bp
- 将svm分类与bp算法结合，针对图像中的分类预测问题提出一种算法-Svm classification the bp algorithm combines propose an algorithm for image classification prediction problem
discrim_rf
- 斯坦福大学的姚邦鹏开发的一个图像分类算法，使用random forest实现了图像的精细区域描述，赢得了PASCAL VOC2011图像分类竞赛中的winner prize.经测试，程序完全可运行，且提供了MAC和Windows下的两种程序。-Image Classification: An Integration of Randomization and Discrimination in A Dense Feature Representation The goal of our m