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搜索资源列表

  1. 256

    0下载:
  2. 在做图像处理时候产生相关联随机数,并作图像边缘检测(Generating random numbers associated with image processing)
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2017-12-19
    • 文件大小:2757632
    • 提供者:sweet2102
  1. sitay_calculating

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  2. C-C方法计算时间延迟和嵌入维数计算Lyapunov指数计算关联维数混沌时间序列预测,(C - C time delay and embedding dimension method to calculate the Lyapunov index calculating correlation dimension chaotic time series prediction,)
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2017-12-20
    • 文件大小:675840
    • 提供者:Noelfg
  1. beqiex

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  2. G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 升级版,mex函数,超快(G - P algorithm to calculate the correlation of Matlab upgrade, tex-mex function, super fast)
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2017-12-23
    • 文件大小:6144
    • 提供者:yiejskian
  1. good

    0下载:
  2. G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版,mex函数,超快) 不错的 很好(G - P algorithm to calculate the correlation of the Matlab program (updated version, tex-mex function, super fast) good is very good)
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2017-12-20
    • 文件大小:4096
    • 提供者:yfryantee
  1. 三角映射与明文关联的图像加密算法

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  2. use Triangular Map and image information to encrypt image
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2017-12-21
    • 文件大小:4172800
    • 提供者:zhaoxi
  1. zkxhuuy

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  2. charm是基于垂直数据集挖掘关联规则的一个著名算法,这个是该算法的实现()
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2018-01-06
    • 文件大小:38912
    • 提供者:Domapn
  1. 分散递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用

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  2. 提出了一种分散、递阶蚁群算法, 它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题, 形成一个执行层, 而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程,从而得到递阶求解问题的整体最优解. 该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题,即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题,再利用分散 、递阶蚁群算法进行求解 ,结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题. 与蚁群算法独立搜索比较 ,分散 、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联.(A
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:513024
    • 提供者:Janet1023
  1. 分形

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  2. 分形几何中关联维数的计算,用来计算时间序列的数据(The calculation of correlation dimension in fractal geometry, which is used to calculate data of time series.)
  3. 所属分类:分形几何

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:2048
    • 提供者:ZTT是哈哈
  1. 高密度环境下行人检测和统计

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  2. 本实验的目的是对高密度行进人群中的行人流量进行统计,并能够区分上行和下行。实验的基本思路是: 在一个行人头部大小的带状区域中进行头部检测(HaarLike Adaboost方法),然后利用一个滑动的跟踪门对检测的头部结果进行关联,同时利用运动历史图分析的方法估计行人轮廓的运动方向,最后对序列关联特征进行分析给出上下行的统计结果。
  3. 所属分类:OpenCV

  1. 高密度环境下行人检测和统计

    0下载:
  2. 本实验的目的是对高密度行进人群中的行人流量进行统计,并能够区分上行和下行。实验的基本思路是: 在一个行人头部大小的带状区域中进行头部检测(HaarLike Adaboost方法),然后利用一个滑动的跟踪门对检测的头部结果进行关联,同时利用运动历史图分析的方法估计行人轮廓的运动方向,最后对序列关联特征进行分析给出上下行的统计结果。
  3. 所属分类:OpenCV

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