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EM_TuXiangfenge
- 期望最大EM算法及其在混合高斯模型中的应用.caj
TextureImageRetrievalBasedonContourletTransformUsi
- Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2％到10％不等。实验结果表明,该方法改进了导向纹理的描述
DESIGN_AND_IMPLEMENT_A_SYSTEM_oF_GRASP_IDENTIFICAT
- 机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题．本文应用模式识别技术设计和实现了一种基于高斯混合模型GMM 的分类器．采用Expectation Maximization(EM)算法估计GMM 的参数，对人手的抓持动作进行识别与分类，经过人手到机器人手的关节空间运动映射。
GMM
- 用java实现混合高斯模型，做特征分类，模式识别等应用(The hybrid Gauss model is implemented by Java, and the feature classification and pattern recognition are performed)
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- UWA 2.X是如斯(AsThis)基于 PHP 和 MySQL 开发的通用建站系统，程序简洁、灵活而具备强大的扩展性，他将是您轻松建站的首选利器。 特点： [核] PFA干净，优雅的高质量的代码具有很高的通用性和可扩展性。 [模型简介]自定义模型文件，丰富的网站，易于扩展内容和二次开发。(UWA 2.X is a common build system based on PHP and MySQL, which is based on PHP and MySQL. The program