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  1. DigitalImageandPictureProcessing

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  2. 很不错的数字图像处理资料,包括图像基础、图像处理以及图像分析-very good digital image processing of information, including images based on image processing and image analysis
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.49mb
    • 提供者:wang
  1. handbook-4th

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  2. 由现中科院自动化所李子清老师写的MAF随机场在图像分析中的应用,-by the Chinese Academy of Sciences Institute of Automation is a teacher-Lee wrote the MAF with the airport in image analysis applications,
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:201.91kb
    • 提供者:shifenghit
  1. screen

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  2. 提出一种新的远程屏幕图像实时传输方法,对三大关键步骤,即采集屏幕图像、屏幕图像压缩和远程图像传输进行了详细分析.根据计算机屏幕图像的特点和传统存在的缺陷,对三大步骤进行了改进,使屏幕图像能实时、有效、安全传输.
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2012-11-06
    • 文件大小:357.7kb
    • 提供者:陆雪琪
  1. ARM_DSP_image

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  2. “基于ARM_DSP的图像压缩传输系统设计”案例分析
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:307.03kb
    • 提供者:sysull
  1. szsy3

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  2. 一片硕士论文,本文在分析打印扫描对图像影响的基础上,研究了现有的抗打印扫描数字水印算法,并对其进行了改进。 -A master s thesis, the paper analyzing the impact of print scanning the image, based on the study of the existing anti-print scan digital watermarking algorithm, and its improving.
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-05-15
    • 文件大小:3.67mb
    • 提供者:ll
  1. FractalmageCodingAlgorithm

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  2. 介绍了分形图像编码的算法研究的毕业设计论文。里面介绍了相关的算法分析-Introduced fractal image coding algorithm design graduate thesis research. Which introduced the analysis of related algorithms
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.28mb
    • 提供者:梅娇
  1. Matrixestimation

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  2. 基础矩阵估计的聚类分析算法,用于对图像进行聚类分析的算法。-Matrix estimation based on cluster analysis algorithms, used for image analysis algorithm for clustering.
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:129.38kb
    • 提供者:
  1. Mean-Shift-Segmentation-Method

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  2. Mean Shift算法的基本原理,着重研究了Mean Shift的迭代过程和收敛性以及特征空间的结构。通过Mean Shift结构分析,本章提出了一种快速区域合并算法并将其应用于改进的Mean Shift图像分割算法。-The basic principle of the Mean Shift algorithm, focusing on the Mean Shift iteration process and convergence and the structure of the feat
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:1.25mb
    • 提供者:waiwai
  1. Active-Contour-Models-

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  2.  传统Snake 模型存在的缺点是, 其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘,否则会得到错误结 果,且由于Snake 模型的非凸性,结果不能进入感兴趣目标的深凹部分,很容易陷入局部极小点. 由此该文提出一 种基于力场分析的主动轮廓模型,详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布,归纳出感兴趣目标上真轮 廓点与假轮廓点的判别标准. 建立了由曲线能量到最终结果的有效方法,避免了Snake 陷入局部极小点. 实验结果 表明,该模型具有较大的捕获区域,能够进入感兴趣目标的深凹部分
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-11-10
    • 文件大小:318.19kb
    • 提供者:罗朝辉
  1. )ap9

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  2. 介绍了基于内容图像检索()& 9)技术的研究现状,对图像的检索方法进行了分析,并对图像检索可能涉及到 的主要问题进行了讨论。-() & 9) Technical Research content-based image retrieval, image retrieval method analysis and image retrieval may be related to the main issues discussed.
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-12-02
    • 文件大小:15.3mb
    • 提供者:罗朝辉
  1. Simulated-Annealing

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  2. 由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时,对训练样本的选取依赖性很大,容易陷入局部最优的陷阱的情况,本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得 全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析,结果表明该方法可行,收敛 结果优于K-means 聚类算法,分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:427.79kb
    • 提供者:huaoking
  1. 23222

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  2. 本文主要介绍了常用的遥感图像算法,然后从数学角度分析融合图像产生光谱失真的原因,并探讨融合图像在空间分辨率增强与光谱信息保持二者之间的关系,最后针对多光谱图像的成像特性,分别提出了基于区域特性的多光谱与全色图像的融合算法及SAR与全色图像的融合算法,并且介绍了基于区域特性的遥感图像融合最新动态及其发展趋势。-This paper describes the algorithm used for remote sensing image, and then fused image from a m
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:247.54kb
    • 提供者:简凡
  1. snap

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  2. 在动态图像中实时捕捉和跟踪到人脸的需求越来越广泛,人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,通过网络将抓拍数据上传至后台人脸分析服务器.-Real-time capture and track a human face in the dynamic image needs more extensive, face recognition using the camera or the camera to capture images or video s
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-05-12
    • 文件大小:2.45mb
    • 提供者:ch
  1. 基于图像分割的两相流PIV测量技术

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  2. : 介绍了采用图像分割技术, 将密度较低的大悬浮颗粒和高浓度的示踪粒子共存的两相流场图像进行分 离(相分离) ,对经过分割的悬浮相图像和连续相图像分别进行 PTV 和 PIV 运算, 以实现对两相流动各个相速度场 的同时测量。而后将基于相分离的 PIV/PTV 程序应用于对液固两相冲击射流流场的实验测量,并对测量结果进行 了研究和分析,从而验证了相分离程序。实验结果表明, 基于图像分割的 PIV/PTV 程序在两相流速度场测量中具 有较好的实用性。
  3. 所属分类:技术管理

  1. 关于人工智能在数据质量管理中的应用

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  2. 说实在的,这个概念有些过于高大上,从大的方面包括、、强化学习等等,而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习,监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做,什么都能迎合的上。
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:20kb
    • 提供者:shicifang
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