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- 数学形态学提供了一种以形态或集合论为基础对图像进行分析理解的工具。可以用来去除噪声、抽取骨架、插补、分割、多分辨率分析、匹配等。 包括四个主要的算符：扩张（膨胀）○＋，腐蚀○－，开○，闭●- Mathematics morphology has provided one kind carries on the analysis understanding take the shape or the set theory as the foundation to the picture
jiyuIMMjidongmubiaodegengzhousuanfa
- 机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说
mem
- 在了解实时嵌入式操作系统内存管理机制的特点以及实时处理对内存管理需求的基础上，练习并掌握有效处理内存碎片的内存管理机制，同时理解防止内存泄漏问题的良好设计方法。使用预先规划的思想，构建自己的私有内存管理机制，在系统内存池中申请内存，并将其纳入私有内存管理机制中，形成静态预分配内存池； 静态预分配内存池支持一种以上固定长度内存池，如16 字节内存池和256 字节内存池。固定长度内存池的单块长度应考虑体系结构开销，并尽量减少内部碎片；固定长度内存池数量应可配置； 静态预分配内存池与系统内存池
SAR
- 由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的准则,大大提高了匹配的准确率.通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光 图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高
hc_compiler
- 由于时间紧迫及事先准备不足，编译器最后定型时暴露出不少问题及不足之处，主要有以下一些方面： 不支持数组数据类型，这是文法分析器设计时的一个疏漏，由于时间关系，最后只得把扫描器中已做好的相关的数组部分删去。 对于float数据类型的支持，直到语义分析都是正常的，也能生成相应的汇编代码，但由于我们对8086/8088指令系统本身了解不足，这样的汇编代码将只能做到含义上完全忠实于源程序，但不能运行。 对于局部变量的支持，则于时间紧迫，所有的局部变量全被处理成静态变量。使递归函数不能得到正确
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几
bill-recognition
- 一种纸币识别VC++程序源码，并含有多国纸币的特征库，如日元、英镑、港币...的特征库。有从纸币图像预处理、特征匹配的全过程。对从事图像处理，模式识别研究的人很有参考价值。-a type bill recognition VC++ resource code
FaceRecog_src100902
- 基于OpenCV的人脸识别演示程序。目前实现了Gabor+Fisherface算法，还有几何和光照归一化。 -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能：对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写，使用了OpenCV 2.0和MFC，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了C
ac
- 这个c的小程序 是基于AC算法的多模式匹配技术，对字符串搜索一次，就可以找出所有的匹配字和出现位置-The c of the small program is based on the AC algorithm many pattern matching techniques to search a string, you can find all the matching words and the emergence of location
biye
- 基于投票算法的目标跟踪,基于二阶非线性投票的多目标跟踪算法。该算法通过目标匹配得到同一目标在不同帧中的位置，同时利用特征监测来处理目标的遮挡、分裂问题，并实现目标特征的实时更新。在目标匹配过程中，通过对目标前一帧与当前帧的特征相似性进行投票，得到匹配目标。利用视频图像进行实验，结果表明：该方法对噪声、阴影、遮挡、分裂等具有良好的鲁棒性，较好地实现了多目标的跟踪。-The method used object matching to get objects’ position in differe
X
- 微软的正则表达式教程 （一）：正则表达式简介 认识正则表达式 如果原来没有使用过正则表达式，那么可能对这个术语和概念会不太熟悉。不过，它们并不是您想象的那么新奇。 请回想一下在硬盘上是如何查找文件的。您肯定会使用 ? 和 * 字符来帮助查找您正寻找的文件。? 字符匹配文件名中的单个字符，而 * 则匹配一个或多个字符。一个如 data?.dat 的模式可以找到下述文件： data1.dat data2.dat datax.dat dataN.dat
LIDA3dBuilding
- 随着LIDAR技术的出现，三维建筑物的提取也受到越来越多的重视。由于LIDAR数据分布的不连续性和不规律 性，直接从机载激光扫描测距数据中进行建筑物提取较为困难。本文提出了一种结合灰度影像的LIDAR数据三维建筑物提 取方法，分三个步骤：首先对灰度影像进行建筑物二维提取；然后将处理后影像和LIDAR数据粗匹配，初步确定LIDAR数 据中的三维建筑物区域；最后利用一组阈值操作进行三维建筑物的精确提取。实验结果表明该方法简单实用，适应性强。-With the emergence of L
facelocation
- 在一幅图像中对单人脸进行定位,原理是基于多模板匹配-locate face in one picture in which there is a single face，its theory base on many templates matching
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- 基于Gabor变换的图像纹理识别。 提出了一种改进的Gabor变换的图像纹理增强算法，将空域的纹理图像变换到联合空间频率域并将联合空间 频率域的能量分布作为掌纹的特征，Gobar滤波器在频域内对子块其主方向上频率能量分布进行滤波，特征向量进行了匹配 识别，增强特征纹线信息并对核心区域进行多方向空间频率能量滤波合成，同时也对滤波算法进行了优化，有效地减少了运 算量。-Gabor transform based image texture recognition. An improv
WaveletTransform
- 提出一种基于小波变换的图像配准方法。该方法首先用小波变换提取边缘特征点, 同时构成小波金字塔影像。在最高层利 用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度, 经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对, 利用这些特征点对待 配准图像进行配准纠正。实验结果表明, 改进方法有较好的效果, 可用于广泛应用领域。-Proposed a wavelet-based image registration method. In this method, using wavelet transfor
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- 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习，层次强化学习，生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而，多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识（萝拉），一种方法，原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语，解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现，利用似然比策略梯度更新的方法，可以有效地计算萝拉更新规则，使该方法适合于无模型强化学习。这
BM算法
- 在计算机科学里，Boyer-Moore字符串搜索算法是一种非常高效的字符串搜索算法。它由Bob Boyer和J Strother Moore设计于1977年。此算法仅对搜索目标字符串（关键字）进行预处理，而非被搜索的字符串。虽然Boyer-Moore算法的执行时间同样线性依赖于被搜索字符串的大小，但是通常仅为其它算法的一小部分：它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较，而会跳过其中某些部分。通常搜索关键字越长，算法速度越快。它的效率来自于这样的事实：对于每一次失败的匹配尝试，算法都能够使用这
GaleShapley_1213
- 利用matlab 进行多对一匹配，实现稳定匹配，在资源分配方面有重要意义(Achieve many-to-one matching)
基于块匹配的全景图像拼接
- 通过图像拼接技术，将多张单幅的图像拼接成为一张全景图。采用了基于模板匹配的方法来进行图像匹配，加权融合的策略，对两幅图片进行融合处理。(Through image stitching technology, multiple single images are spliced into a panorama. A method based on template matching is used for image matching, weighted fusion strategy, and