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- 哈工大的神经网络课件,内含源代码,很实用,欢迎下载-HIT the neural network software, including source code, it is useful, please download
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Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet
- 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
AdaBoostCARTHaarClassifier
- 人脸识别用到的haar小波分类器,txt格式-haar classifier
zuidagongl
- 针对目前光伏最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状, 根据控制算法的不同分类, 选取固定电压法、扰动观 察法、增量电导法作为研究对象。分析各种控制算法的实现原理, 并且在反激式变换器上进行试验验证, 对试验结果进行比较 分析, 得出三种MPPT 控制方法在启动时间、动态响应、稳态控制精度等方面的性能, 本文最后提出一种在实际应用中能够达到良好控制效果的固定电压启动结合增量电导算法, 该算法动态响应快、稳态控制精度高。-To disturbance observer law Simu
themethodofimageretrivel
- 特征提取为分类器提供所有依据,它的表征性能直接决定了识别分类的效 率和精度。-Feature extraction based on the classification with all its characterization classification performance directly determines the efficiency and accuracy of identification.
PCA
- 在这篇文章中,我们主要阐述了基于PCA和LDA的人脸识别技术。这个技术包含两个步骤:首先,我们通过PCA将人脸图片从原始向量空间中提取到子向量空间——特征脸空间;然后,再通过LDA获得一个线性分类器。-In this article, we mainly elaborated based on PCA and LDA face recognition technology. This technique consists of two steps: First, we will face ima
Fusing-Multiple-Feature
- 通过改进基于Haar-like特征和Adaboost的级联分类器,提出一种融合Haar-like特征和 HOG特征的道路车辆检测方法-By improving based on Haar-like features and Adaboost cascade classifier, presents a fusion of Haar-like features and characteristics of HOG road vehicle detection method
svm-classification
- 这是一个完整的支持向量机分类器程序,比较适合初学者使用-This is a svm classification procedure, which is suitable for beginner
statistics_soilclass
- 随机森林算法的一个分类器,对随机森林得到的分类结果进行投票,选择最高概率的类别作为最终的投票结果。使用于土壤图斑分解,精细数字土壤制图。-Random Forest algorithm of a classifier, random forest classification results obtained to vote to choose the highest probability of category as the final voting results. Use polygon