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GASVM.用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序
- 用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集,并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
An.Image.Mosaic.Algorithm.Based.on.Matching.Shape.
- 提 出了一种基于形状模板 匹配的图像 自动拼接 方法。提取 图像 的角点作 为特 征点,利用归一化梯度模板对 其进行预 匹配.然后 利用形状模板在 四个方 向对模板 内图像的边缘 点与模板边界的最短距 离进行统计 ,获取模板 图像的 结构特征向量以实现对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。 -A shape-based template matching method of image auto-splicing. Extract image feature po
FaceRecog_src100902
- 基于OpenCV的人脸识别演示程序。目前实现了Gabor+Fisherface算法,还有几何和光照归一化。 -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能:对摄像头拍摄的或用户指定的图像,检测其中人脸,然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写,使用了OpenCV 2.0和MFC,通过消息处理函数与用户进行交互,利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了C
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- 一种图像检索中纹理特征提取的方法。本文介绍了基于Gabor 滤波器和Gabor 小波变换提取纹理特征的分析方法, 以及对Gabor 小波进行了高斯归一化以提高对图像检索的速度和准确度。-An image retrieval texture feature extraction methods. This article based on Gabor filters and Gabor wavelet transform to extract texture feature analysis me
test10-12
- 基于统计的图像特征提取,通过轮廓线的归一化,使得特征具有仿射不变性。-Based on statistical image feature extraction, through the contours of the normalization so that with the affine invariant features.
AerialImageClassificationMethodBasedonFractalTheor
- 提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
UFR2.0
- 通过人脸图像归一化,人脸检测,特征提取等处理后,实现人脸识别功能-Through the Human face image normalization, face detection, feature extraction, such as treatment, the realization of face recognition feature
Extractionoffaultfeaturevector
- 用小波包提取故障特征向量并归一化,很实用,论文里的部分程序-Extracted using wavelet packet fault eigenvector and normalized, it is useful, some of the procedures in the thesis
yang
- 该源代码是MATLAB程序,可直接使用,是信号处理中的模式识别算法,包括归一化,特征提取步骤。-pattern recognition
Neuralnetworkpreprocessing
- 神经网络预处理,进行特征提取、归一化等方面的工作。-Neural network preprocessing, feature extraction, normalization, etc. work.
Scale
- 需要进行分类识别时,对特征参数需要进行归一化,此代码是对你的数据进行归一化到0与1之间的,输入为你的目标数组和你的数组大小-When the need for classification and recognition of characteristic parameters required normalized, this code is for your data normalized to between 0 and 1, and input your target array and
face
- 完整的表情识别系统一般包括人脸表情图像捕获、预处理、人脸检测与定位、 人脸分割与归一化、人脸表情特征提取、人脸表情识别。本文着重研究了人脸表 情特征提取、特征选择及表情分类等关键问题,并提出了一些改进的方法,同时 进行了仿真实验-Complete expression recognition systems typically include facial expression image capture, preprocessing, face detection and loca
wenlitezhengtiqu
- 包括计算共生矩阵、对共生矩阵归一化、对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数、求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征 -Including the calculation of co-occurrence matrix, normalized to the co-occurrence matrix, co-occurrence matrix calculation on the energy, entropy, moment of inertia, related t
svm00
- 图像处理,包括图像特征提取,图像分类,图像归一化-Image processing, including image feature extraction, image classification, image normalization, etc.
PeopleDensitydll
- 视频图像的人群密度检测,多种人群密度场景下人群计数算法: 算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ,参考图像 算法流程:1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1); 2)通过算法1.2,计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化,再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现,不再描述其算法),将图像块分成k(k<K)类,获取k(k<K)个聚类中心,即为参考图像; 3)对分块的图像进行与
NormalizeFea
- 特征归一化matlab程序,可行归一和列归一(Characteristics of Matlab procedures, and the column belongs to a possible normalization)
pfh
- 使用pfh算法,计算点云特征,计算pfh特征集的最大值,将pfh值进行归一化处理(The PFH algorithm is used to compute the feature of point cloud, and the maximum value of the PFH feature set is calculated, and the PFH value is normalized)
AllFeatureAllFeature
- 提取图像的梯度特征,计算梯度边缘的数字,经归一化后进行特征提取(Gradient feature of image extraction)
层次分析法求特征值与特征向量
- 层次分析法来求得任何一个矩阵的特征值,特征向量,归一化向量(The analytic hierarchy process (AHP) is used to obtain the eigenvalues, eigenvectors and normalization vectors of any matrix)
The eigenvector of the eigenvalue
- 求解一个矩阵的最大特征根及最大特征根对应的特征向量,并对其归一化,求出权向量。主要用来解决数学建模层次分析法中需求解的各指标权重值。以及附带了几个动态图形的制作编程(The eigenvector of the largest eigenvalue and the largest eigenvalue of a matrix is solved and normalized, and the weight vector is obtained. It is mainly used to solv