搜索资源列表
texture123
- 本程序实现了对一副图像中的材质不同的物体进行分类,对于材质相同的物体归为一类.-the realization of the image of a different material objects to the classification, For the same material objects classified as a category.
隐马尔可夫模型源代码
- 隐马尔可夫模型源代码，可用于图像处理，分类，压缩，去噪等等。
CVPR09-ScSPM
- Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding 图像分类实现代码-Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding image classification implementation code
kernelc
- 一种新型核函数，用于图像分类，效果还不错-a new kernel method
k_means
- 采用matlab实现K_means聚类算法，可用于图像分类等-Using matlab realize K_means clustering algorithm, can be used for image classification
极限学习机源代码
- 图像的特征提取 图像的分类 实现elm算法
Sparse_Representations_classifier
- 一个常用的稀疏表示分类器，SRC分类器，用于信号或图像分类，需共同配合CVX运行，可见示例example.m。-Applying for Sparse Representaion Classification with the method SRC， cooperating with the CVX file. See example.m for a trying run.
sparsecoding
- 稀疏编码在图像分类中的实现,自己写的matlab程序，带demo-sparsecoding in image classification
图像分割最小误差法
- 最小误差法是一种较为常用的自动阈值分割方法，此方法来源于Bayes最小误差分类方法。通常以图像中的灰度为模式特征，假设各模式的灰度是独立分布的随机变量，并假设图像中待分割的模式服从一定的概率分布，则可以获得满足最小误差分类准则的最佳阈值分割。 该算法主要思想是假设图像中只存在背景和目标两种模式，根据目标和背景像素占图像总像素的百分比求出其混合概率密度，选定一个阈值T；再根据将目标像素点错划为背景像素点的概率和把背景像素点错划为目标的概率求出总的错误概率，那么最佳阈值就是使总错误概率最小的阈
大数据
- BP—ANN神经网络matlab源代码，主要用于数据预测，图像分类等，分为3层，输入层，输出和隐含层(BP - ANN neural network matlab source code, mainly used for data prediction, image classification and so on, divided into 3 layers, input layer, output and hidden layer)
matconvnet-1.0-beta19.tar
- matlab实现CNN卷积神经网络，进行图像分类。(We can realize neural network with matlab, which will complete the classification of the image.)
PCA-SVM-master
- PCA/SVM算法实现图像分类，分类准确率可到达90%(Image classification by PCA/SVM algorithm)
FeatureExtractionUsingAlexNetExample
- 本示例展示了怎样从一个预处理的卷积神经网络中提取特征，并用这些特征去训练一个图像分类器。(This example shows how to extract learned features from a pretrained convolutional neural network, and use those features to train an image classifier. Feature extraction is the easiest and fastest way use
Fisher字典学习
- 基于稀疏表示的高光谱图像分类的Fisher字典学习方法matlab代码(Hypersynthetic image classification based on sparse representation in Fisher dictionary learning matlab code.)
NMF
- 使用NMF和KNN分类器实现对高维图像的降维处理(use NMF and KNN for high dimensional image)
Demo_Broadlearning_MNIST
- 宽度学习是最近比较热的分类器，可用于图像分类等应用(image classification Broad learning)
googlenet运行实例
- 利用googlenet实现图像分类，是googlenet的一个应用实例，只要在网上下载googlenet模型，将其放到对应文件夹中即可运行。绝对保证可以运行(Using Google eNet to classify images is an application example of Google enet. Just download the Google eNet model and put it in the corresponding folder to run. Absolutel
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
支持向量机matlab
- 支持向量机 MATLAB 源代码 图像分类(Support Vector Machine MatLAB Source Code Image Classification)
BP神经网络
- 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.)