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datamining03
- 文本挖掘的起源 文本挖掘的过程 特征建立 特征集缩减 知识模式提取 模型评价 国内外研究状况 -Text Mining Text Mining the origin of the process of establishing reduced feature set of knowledge extraction model to evaluate the model at home and abroad Research
一种中文文本聚类的研究.rar
- 这里设计了一个中文文本聚类模型CTCMCChinese'Pext Clustering Model)，并针对模型中涉及到的特征表示、特征提取、特征向量调整和聚类算法等问题进行了研究。
一种基于图像显著特征点的检索算法
- 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法．首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法，即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像)．在此基础上，根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点．然后以它们为线索，把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索．该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点，而且降低传统显著点提取算法的复杂度，又包含一 定的形状信息，具有较好的检索效率．实验结果表明，该算法是有效的． 关键词基于内容的图
OnTrackingofMovingObjects
- 学位论文；运动物体跟踪方法主要包括卡尔曼滤波，Mean-shift，Camshifi算法，粒子滤波器，Snake模型等；应用卡尔曼滤波方法设计了一套煤矿矿工出入自动监测系统；提出了一种新的基于高斯混合模型的颜色特征提取方法，该方法克服了现有的Camshift算法Continuousl y Adaptive eanshift中跟踪目标特征提取精确度低和计算复杂度高的缺陷-Dissertation moving object tracking methods include Kalman filt
paper2
- 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。-Speech recognition technology, including feature extraction techniques, pattern-matching criteria and the three aspects of model training t
ARAC
- 语音识别中的语音信号特征提取和选择是关系到语音识别模型性能的一个重要问题。音信号的特征提取是解决时域信号的数字表问题，特征选择则是在多个特征中选择有的特征为后继的模式划分部分提供数据。-Speech recognition in speech signal feature extraction and selection in relation to the performance of speech recognition model of an important issue. Audio
Characteristic-line
- 这篇论文值关于三角网格模型特征线提取方法的 欢迎下载-The paper value of the triangular mesh model of the feature line extraction method Welcome to download
mathematical-model
- 数学模型可以描述为：对于现实世界的一个特定对象，为了一种特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构。在计算机视觉技术研究中，建立特定的数学模型，可以大大简化问题。本文将从图像分割、特征提取、图像识别、三维重构等计算机视觉技术中几个重要方面来论述数学模型的应用。-Mathematical model can be described as: for a particular real-world objects, for a specific pur
Simulation-visual-mechanism
- 提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连续性、学习机制等功能，对输入场景，该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示，模拟特征检测器功能 用金字塔结构模拟等级层次性 用两类信息流模拟双向连接性，分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程 用迭代过程模拟学习机制 采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。-Put forward a wavelet domain multi-scale mark
EIH-model
- 就超音速飞行体产生的激波脉冲识别展开研究，分析丁目标信号的脉冲特性和基于EIH (Ensemble Interval Histogram)模型的波形特征提取方法．分析了EIH模型在波形结梅特征提取的过程中存在的问题，提出了一种自适应EIH模型．-Supersonic shock pulse recognition study, analysis of the signal pulse characteristics of the small target and EIH (Ensemble
DCT
- 提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离 散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等 方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORL 人脸库上的实验结果可以看出, DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速 度。-A face recognition method based on DCT for face feature extractio
Video-Surveillance
- 文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块，提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先 分析对重要军事目标进行监控的特点，归纳运动目标的特征，根据特征建立正常模型；然后运用中值滤波对监控视频进行 预处理，再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标，通过特征提取确定运动目标的属性，与正常模型进行匹配 处理后，得出运动目标是否异常；最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract：This article designs the intelligent vi
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
IG
- 文本分类中特征提取的代码。采用信息增益法，对文本的空间向量模型能达到有效降维。文件的输入形式必须是词号-词频形式。- Text Categorization feature extraction code. Using information gain method, the vector space model of the text to achieve effective dimensionality reduction. Enter the file must be in the f
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
wv486
- 语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是国外的成品模型。- Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Foreign model is finished.
feibuigiu
- matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，用于信号特征提取、信号消噪。- matlab implements five gray correlation degree computing model, It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model, For feature extraction, signal de-noising.
ting_ic42
- 采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，用于信号特征提取、信号消噪，LZ复杂度反映的是一个时间序列中。- Using weighted model nodes in the network strength and weight are power law distribution, For feature extraction, signal de-noising, LZ complexity is reflected in a time sequence.
ILFS特征提取
- 无穷维潜在特征选择（ILFS） 潜在特征模型广泛使用于数据的小模块分解的过程。这些模型的贝叶斯非参数变量在潜在特征上使用了IBP先验，使特征的数量由数据决定。本研究提出了一种一般化的IBP——距离依赖IBP，用来建模不可交换数据。这种模型依赖于数据点之间定义的距离，倾向于使相邻近的数据共享更多的特征。距离测度的选择不同可以带来不同的依赖关系。
结合双模多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度ＫＥＬＭ 的浮选工况识别
- 针对可见光图像特征驱动的浮选工况识别方法的不足，提出一种基于双模态图像多尺度 ＣＮＮ 特征及自适应深度自编码核极限学习机（Ｋｅｒｎｅｌ Ｅｘｔｒｅｍｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＫＥＬＭ）的浮选工况识别方法。先对泡沫的可见光、红外图像进行非下采样剪切波多尺度分解，设计双通道 ＣＮＮ 网络对双模态多尺度图像进行特征提取及融合，将多个双隐层自编码极限学习机串联成深度学习网络对 ＣＮＮ 特征逐层抽象提取，然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行决策，最后改进量子细菌觅食算法并应用于深度自编码