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recongnation
- 图像模式识别 模板匹配法 神经网络分类器 几何分类器 基于概率统计的贝叶斯分类器-image pattern recognition template matching neural network classifiers classification is based on geometric probability and statistics Bayesian classifier
Class-separability
- 类可分离性的判别，特征选择与特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征因此需要有定量分析比较的方法，判断所得到的特征维数及所使用特征是否对分类最有利，这种用以定量检验分类性能的准则称为类可分离性判据。 类别可分离性判据，用来检验不同的特征组合对分类性能好坏的影响，并用来导出特征选择与特征提取的方法。 理想准则：某组特征使分类器错误概率最小-Class separability of discrimination, feature selection and feature extract
patternClass
- 產生k個d維的常態分布樣本，產生某個事前機率為P(wi)的常態分布的discriminant function，計算任兩點間的Euclidean distance及Mahalanobis distance -Generated k-d-dimensional normal distribution of samples to generate a prior probability P (wi) of the normal distribution of the discriminan
FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
skin_detect
- 先讀入膚色，非膚色的圖片，在將各張圖片由RGB轉成YCbCr。讀進來的時候，我是用四維的陣列去存膚色的圖片以及非膚色的圖片。第一個維度是用來存放有幾張圖片，接下來是解析度，還有幾個channel。讀進來之後再分別對膚色，非膚色的Cb，Cr來作統計。分別會得到Cb，Cr的mean和variance。再依次分別帶入Multivariate Normal Density的公式去求得膚色，非膚色出現的機率。最後再將得到的兩個機率值相除，得到的值，拿來和threshold值相比，藉此來判斷Input的圖的
Bayes
- 最小错误概率的Bayes分类器 手写数字识别-Minimum error probability of Bayes classifier handwritten numeral recognition
nj-img
- 该文推导和定义了一种基于正交Proscrustes问题的图像相似性。此图像 相似度是指一幅图像“旋入”另一幅图像的概率 同时简要地提供了图像相似度的 算法, -In this paper, derivation and definition of the problem based on orthogonal Proscrustes image similarity. This image is an image similarity, " screw" the p
PatterRecognition-4.0
- 模式识别 作业 实现自动产生样本，并用最近距离法，贝叶斯分类，Parzen窗概率密度估计-Pattern recognition operations automatically generate the sample, and with the recent distance method, Bayesian classifier, Parzen window probability density estimation
feileisunfa
- 自动识别手写数字，并输出其所属类别的概率-Automatic Identification handwritten digits, and outputs the probability of their category
Pattern-Recognition-LRB
- 用最邻近模板匹配法，最小错误概率的Bayes方法和Fisher算法分别对数字进行识别-Template matching with the nearest neighbor, minimum error probability of Bayes method and Fisher algorithm to identify each of the figures
moshishibie(2)
- 模式识别 贝叶斯决策理论 概率密度函数估计 线性判别函数 非线性判别函数 临近法-Bayesian decision theory, pattern recognition, probability density function estimated linear discriminant function method of nonlinear discriminant function near
pattern-recognition
- 模式识别的内容，包括模式识别的基本概念、模式识别方法及应用。具体的内容包括：正则化网络、Bayes决策理论、分类器组合、统计学习理论、概率密度估计、非监督学习方法-Pattern recognition, including the basic concepts of pattern recognition, pattern recognition methods and applications.Specific content, including: Regularization Netwo
Face-RecognitionMATLAB-CODE
- 在YCbCr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型,得到肤色概率似然图像,在最佳动态阈值选取算法下完成肤色区域的分割。-YCbCr color space to establish the color distribution of the Gaussian model, color probability likelihood image, skin color region segmentation is completed in the best dynamic threshold select
N-Gram-LM
- 该程序基于Bi-Gram模型算法思想对一训练文本中的词汇建立语言模型，而后对测试文本中的语句进行预测出现概率-The program is based on Bi-Gram model algorithm ideas on a training text vocabulary build language model, and then the text of the statement of the test to predict the probability of occurrence
linear-classifier--Fisher
- 已知有两类数据,二者的概率已知,根据所得结果,判断属于哪个类别，并画出数据分类相应的结果图，画出其在W上的投影。-There are known two types of data, the probability of both the known, according to the results to determine which category belongs, and the corresponding results shown in Fig data classificatio
probabilistic-neural-network
- 利用基于概率的神经网络识别算法，进行手写字体的识别。-By using the neural network recognition algorithm based on probability,recognition of handwritten font.
369031
- 对模糊变量进行随机化,并用高斯分布进行概率求解,无密码-To randomization of fuzzy variables, and probability to solve with the gaussian distribution, no password