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搜索资源 - image classification
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基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。-GMM based probabilistic neural network PNN good generalization ability, the
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基于分类网格量化的图像压缩算法，用来压缩图像。是一种非常优秀的图像压缩算法。-classification based on the grid to quantify image compression algorithm used for image compression. It is a very good image compression algorithm.
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在图像处理中经常涉及分类，多次有用到非参数估计。本程序用Parzen窗来估计，用随机高斯函数来作计策信号.-in image processing involves classification, the many useful to the non - parametric estimation. The procedure used to estimate Parzen window, using random Gaussian function to signal for the ploy
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c语言编写的基于BP神经网络的对图像车辆分类，其中图像特征提取是用图像不变矩，给出了图像不变矩的样本数据和验证数据。-based BP neural network image of the vehicle classification, Feature Extraction which is the same image moments, the image is unchanged Moments sample data and test data.
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本程序实现一个功能强大的列表视控件，本控件具有下列特征： 整行加亮；对列自动排序（用数字和文本序列）； 支持背景图像和混合加亮选择； 支持水平和垂直网格；可拖动的列； 通过Format对话框，可以定制列格式（大小、对齐）；用Column Manager管理列； 支持分类视（象Outlook 98） 在每个单元中，支持定制文本颜色、字体和网格边界； 自动从注册表中存储和装入信息； 打印支持； 每个单元支持图像； 列视的头支持图像；使用多信息编辑控件编辑子项； 用组合框控件支持子项编辑；自动拷贝项到
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此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
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vc图像编程引擎库.能实现数字图像处理的大部分功能!源码对功能进行了分类,一看就会用.-vc programming engine for images. Achieve digital image processing functions most! Source of the classification function , a view they use.
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提供ＶＣ下图像识别的分类算法，帮助初学者更好地进行图像识别学习．-provide VC Image Recognition under the classification algorithm, to help beginners to learn for image recognition.
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小波变换应用：一种基于预测分类的小波图像编码-wavelet transform applications : a classification based on the forecast of wavelet image coding
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模式识别—分类程序VC源码,是《图像模式识别VC++技术实现》一书的源码-pattern recognition-classification procedure VC source, "VC image pattern recognition technology to achieve" a source book
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image classification with representation of BoVW using SURF Extraction
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以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
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SVM算法的线性分类，图像分类单幅遥感图像特征提取分类(Linear classification of SVM algorithm, image classification, feature extraction and classification of single remote sensing image)
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稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现(MATLAB Code Implementation of Sparse Representation Classifier for Hyperspectral Image Classification)
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支持向量机 MATLAB 源代码 图像分类(Support Vector Machine MatLAB Source Code Image Classification)
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BP神经网络，matlab程序编写，有原始数据，可用于遥感图像分类，并且对遥感图像的土地利用类型进行预测。(BP neural network, matlab programming, with original data, can be used for remote sensing image classification, and remote sensing image land use type prediction.)
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GAN网络用于做高光谱图像分类的算法，亲测可以使用，最近写的(GAN network is used to do hyperspectral image classification algorithm, pro - test can be used, recently written)
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采用神经网络进行图像分类，分类方法简单，但是效果略差。(Using neural network for image classification, the classification method is simple, but the effect is slightly poor.)
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使用Matlab深度学习工具箱-googlenet 图像分类(Using GoogLeNet to classify images using deep learning toolbox)
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To classify four types of skin diseases such as Dermatitis, Melanoma, Diabetic foot ulcer, Impetigo,2 types of ML algorithms KNN and SVM are used. To get a visual representation of classifier output the ROC curve is plotted. To measure the performanc
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