搜索资源列表
差值与下采样
- 针对常用的图像下采样方法无法满足不同应用需要的问题，提出下采样和插值在实现技术上具有同一性的特点，下采样可以采用插值的大量先进技术。将下采样与插值均看作是对邻域未知像素的预测，建立了统一的像素预测模型。实验结果验证了该同一性的思想，并表明与常用的下采样方法相比，在具有保持特征、保护边缘、维持平滑等特性的基础上，能够使下采样后的图像保持更多的信息，从而为下采样在不同应用中的实现提供了更多可选择的方法。
t-test-F-statistics
- t-test 和F-statistics在特征选择中的应用-t-test and F-statistics in feature selection
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，
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。