搜索资源列表
AnimprovedBayesianfacerecognitionalgorithm
- 对人脸识别的贝叶斯方法ML中相似度计算公式进行了简化，对数据集的训练和人脸图像的预处理进 行了修改，提出了一种改进的贝叶斯人脸识另1】算法SML。在FERET人脸图像库的子集和南大人脸图像实验库上对 识别算法进行了测试和比较。实验表明，SML算法提高了ML算法的效率，克服了ML算法计算效率不高的缺陷，而 且SML的识别效率明显高于PCA方法。-Bayesian face recognition method on the ML in the similarity formula ha
matlab-code-based-image-retrieval
- 基于图像检索的matlab代码，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 si
AreaSelect.C
- 用C语言实现区域增长，区域生长是一种很重要的图像分割方法。它是指从某个像素出发，比较相邻接像素的特征向量(包括灰度、边缘、纹理等特征)，在预先指定的准则下，若它们足够相似则作为同一区域合并，以此方式使相似特征的区域不断增长，最后形成分割图像。-Regional growth, regional growth is a very important image segmentation method using the C language. It refers to starting from
zhifangtuxiangsixing
- 是一款关于直方图相似性研究的程序，能对比两幅图像直方图的相似度-Is a histogram similarity study program can compare two images histogram similarity
ssim_index
- 一种基于结构相似度的图像质量评价算法，可行且实用的源代码-Based on structural similarity image quality assessment algorithms, feasible and practical source code
(SFF)
- 提取稀疏特征前模拟了人眼的特性，对降维后的图像块先进行了whitening操作，再使用ICA得到字典，利用该字典的广义逆矩阵提取图像块的稀疏特征，然后挑选一定的块进行求取特征相似度和亮度亮度相似度，最后结合这两个相似度得到最终的评价指标。-sparse feature extraction
ssim_index
- 在测试的两幅图像之间的结构相似度的计算程序-Computational procedures for the structural similarity of two images in the test
sift
- SIFT源代码，检测两幅图像的相似度。详细检测过程，在原文中有备注(SIFT source code, to detect the similarity of two images)
ColorHistogram
- RGB空间转换HSV并量化，然后实现颜色相似度计算达到检索效果(The RGB space is transformed into HSV and quantized, and then the color similarity is calculated to achieve the retrieval effect)
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
新建文件夹 (2)
- 这个程序是基于图像内容中的形状特征对图像相似度进行比较，最后进行相似度排序(This program compares image similarity based on the shape features in the image content, and then sorts the similarity.)
fcm
- 一种快速的抗噪声模糊C均值图像分割算法 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出。该算法结合像素灰度值相似度和隶属度构造了一个新的空间函数。该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。(A fast anti noise Fuzzy C-Means Image Segmentation AlgorithmImage segmentation is to divide the i