搜索资源列表
new-word-identification
- 基于概率统计技术和规则方法的新词发现。利用概率统计与规则相结合的优点来实现新词的识别
WebDataMining
- Web数据挖掘作为数据挖掘技术和Internet应用研究相结合的研究领域，涉及机器学习、数理统计、数据库、神经网络、模式识别、粗糙集、模糊数学等人工智能相关技术，目前已经发展成为一个受到社会各界关注的研究热点。
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
Recognition
- 人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果。统计主元分析法( Prin2cipal ComponentsAnalysis, PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。-Face recognition is an active subject in the area of biometrical recognition technology, and lots of achievements have been obtained. Principal Compone
jingeiARTYU
- 本资料的功能为：运用数学统计方法和时间序列分析方法对原始振动信号进行分析，获取相应的时域，频域，频域及时间序列模型参数并以此作为特征参数，然后运用距离区分技术进行评估，选取敏感的特征参数作为ART-similarity分类器的输入并进行训练，最后便可识别出设备的性能状态。 基于YU范数对承不同预紧状态的分析，针对进给系统所采集的数据样本事先不知其对应的状态时，则可利用基于YU范数的ART-Similarity监督分类器对其进行诊断分析。针对基于Yu范数ART-Similarity的算法
mf
- 支持向量机 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力-Support vector machine Support vector machine is Jianli statistical learning theory of VC dimension theory and structural risk minim
wxck
- 本文提出特征参数统计值的概念，即对连续的多段信 特征参数后，所求取的多组参数中各参数的最大值、最小值及二 以此作为输入参数，利用基于BP神经网络和决策理论的模式识 星统一载波测控体制中典型的调制方式进行了识别，包括2FSK )、4FSK、BPSK、QPSK、MSK、PM、CW-In this paper, the concept of characteristic parameters of statistics, that the letter of the continuou
Research-on-Line-Recognition-
- 基于像素 群体特征, 结合统计判定直线生长的方法, 并在节点定位时适时引入节点窗口定位, 使得此方法在直线识别上具有一定的速度与精度优势-Pixel-based population characteristics, combined with statistical methods to determine the linear growth and positioning in the timely introduction of the node node window posit
SVM
- 本书介绍的支持向量机方法，是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力 。-This book introduces the support vector machine method is based on statistical learning theory, VC dimension and structural risk mi
Statistical-language-model
- 汉语语音识别中统计语言模型的构建及其应用, 清华大学硕士论文, 2-Chinese Speech Recognition statistical language model and its application, Tsinghua University, master s thesis, 2000
2005510101315809
- 提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
PSKmodulation
- 提出一种全新的子载波调制方式盲识别算法,该算法利用ＯＦＤＭ子载波组的统计特性,然后通过推导得到新的基于混合高阶矩的特征量,使得到新的特征量不受信噪比、载波频偏与相位偏移的影响。 -Proposed a new sub-carrier modulation count Blind Identification Method, the method using the statistical characteristics of the OFDM sub-carrier group, an
218
- .细胞处理计数 基于VC的细胞识别统计系统源代码，灰度和彩色图像处理的典型案例，学习VC数字图像处理的一个很好的方法 。-Cell processing count VC based cell identification statistical system source code, gray and color image processing of a typical case, learning VC digital image processing a good method.
HMMallTOOL
- 马尔科夫工具箱是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。-Markov models (Markov Model) is a statistical model, widely used in speech recognition, speech automatic annotation, audio and character conversion, the prob
123Microsoft-Word-
- 识别有效的IP地址和掩码并进行分类统计，算法高效，简洁-Identify valid IP address and mask and classify statistics.
fen
- 这是ZIP压缩包，请解压缩后查阅！详情请耐心观看全部讲解后咨询。 微信群投微投多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟分 微信群投微投多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟分，版本不断免费升级更新，适合所有微信群使用。 支持全自动识别机器人以及全智能统计计算截图，带有假人托虚拟分功能。前台后台各种表格数据统计查询。 全方位的行业标配软件设计，全智能的设置模式，适合所有微信群行业使用。-This is a ZIP archive, unzip Now please! For more d
fen_AUTO
- 【微信群多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟功能】 这是ZIP压缩包，请解压缩后查阅！详情请耐心观看全部讲解后咨询。 微信群多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟分，版本不断免费升级更新，适合所有微信群使用。 支持全自动识别机器人以及全智能统计计算截图，带有假人托虚拟功能。前台后台各种表格数据统计查询。 全方位的行业标配软件设计，全智能的设置模式，适合所有微信群行业使用-[Micro-channel group than statistical software with automatic ro
inugx
- 关于超声波倒车雷达测距的，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，包括回归分析和概率统计。- About ultrasonic parking radar ranging, Verify recognition algorithm based on palmprint recognition undergraduate complete set of online identity, Including regression analysis and probability and sta
第二章 统计学习
- 本资源为国科大模式识别与机器学习课件，仅作交流使用，不得做商业传播
视觉检测跟踪
- 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题, 在视频监控、虚拟现 实、人机交互、自主导航等领域, 具有重要的理论研究意义和实际应用价值. 本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以 及典型方法给出了较为全面的梳理和总结. 首先, 根据所处理的数据对象的不同, 将目标检测分为基于背景建模和基于前景建 模的方法, 并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结. 其次, 根据跟踪过程有无目标检测的参与, 将跟踪方法分为生 成式与判别式, 对基于统计的表观建