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FatRec001
- 实现计算图象相似度，可以用于对人脸进行检测
ssim_index.rar
- 该程序SSIM（结构相似度）是基于matlab平台，用于图像的客观质量评价，是FR中精典算法,The program SSIM (structural similarity) is based on matlab platform for an objective image quality evaluation, is in the classical algorithm FR
bmpCllg.rar
- 把很多张小照片拼起来，整体看上去就是另一张大照片。所有“像素”图片放到一个文件夹里，运行时输入文件夹路径。默认为程序所在路径。如果“像素”图片太多的画，比如上百，执行时可能较慢。“模板”图片要保存在程序所在路径。 resolution即分辨率rsl，模板图片中每rsl*rsl个像素被一个像素图片替代。rsl越小结果图片越大，但越接近模板图片。 怎样使拼贴出来的图片尽量接近模板图片呢？其一是要选择像素图片，比如模板图片里有蓝天像素图片里就一定要有偏蓝的图片之类。可这样拼出来的仍显生硬，
VC.rar
- 开始检索”调用DoBrowse------功能：用于管理ListBox(1)首先取出处理的起始目录路径 (2)调用SiapCariRecursive来对目录中各文件进行处理,这里面又分好几层关系。 （a）锁定一些暂时不用的按键，使在检索处理过程中，不让用户操作，乱按。 （b）调用CariRecursive函数：功能是分别提取目录中各个文件，并进行计算颜色直方图。这个函数又分下面几层： (i)循环递归调用CariRecursive，找到所选目录下是否有子目录，有子目录进入子目录先处理 (
image similarity
- 图像相似度检测，下面是直方图相交的代码，同种图片的识别率达90％以上，性能非常稳定。 程序的例子是8位（256色）位图，其他位图类似。 -Image similarity detection, the following is the histogram intersection of the code, the same kinds of picture identification rate of 90, performance is very stable. Procedure
imagematching
- 数字图像匹配matlab源码，就是指图像之间的比较、得到不同图像之间的相似度。基于数字图像，编写对两副数字图像进行匹配的算法及演示程序。-Digital image matching matlab source, refers to a comparison between images, the similarity between different images. Based on digital images, the preparation of two digital image m
FaceDetectionSystem
- 人脸检测系统可对一张图片中,在不同地方的人脸进行识别,并可对图片进行各种各样的处理,如:对图片进行二值化,比较图片相似度等.-Human Face Detection system can be a picture, in different parts of the face to identify people, and on the picture for various treatment, such as: for two values of the picture, and pict
paizhao
- 通过CCD拍照后分析所拍图象的坐标以及相似度。-Through the CCD camera image after analyzing the film as well as the similarity of the coordinates.
PCA_FACE
- 从若干张图片中进行人脸识别，自动选择与例图最相似的图片，并计算其相似度！-From a number of pictures in face recognition, automatic selection and the most similar case diagram picture, and calculate the similarity!
globle_graph_mining
- 图挖掘，图聚类 m文件主要包含4个功能：图的生成，图相似度分析，节点符号化，边权挖掘 ，详细说明见注释-graph mining, graph clustering
Debug
- 所谓图像匹配，就是指图像之间的比较、得到不同图像之间的相似度。基于数字图像，编写对两副数字图像进行匹配的算法及演示程序。-stereo matching
Comparisonofimagesimilarity
- 图像相似度比较论文，介绍了图像相似度比较的基本原理，并实现图像比较，分析结果-Comparing image similarity thesis describes the basic principles of image similarity comparison and achieve the image comparison, analysis
GraphVerify1.part05
- 完美、诛仙等游戏验证码答题反外挂系统的初级识别程序如题，完美、诛仙等游戏为了防止外挂，设置了验证码答题系统。 这种系统的答题方式是识别下图中有几个红色字表示的汉字。 这种图对汉字做了大量的扭曲变形、干扰线添加等工作，导致识别工作变的异常困难。 当初想搞这种设别是为因为毕业设计与此有关，现在毕设改了也就没用了。 下面这个工程是当初我做的识别系统扣出来的一部分，只实现了对某个字和标准字的 相似度对比部分。（对重叠汉字的区分识别、干扰线去除等操作还有点
Graphic
- 基于图模型的图像分割并行算法研究与实现,该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性, 在该方案中本文设计并行算法来求解特征值问题在环境下的实验结果表明, 该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径.-Image segmentation based on graph model of parallel algorithm and implementation of the program through the mesh to ach
22234142352006362052172495293
- 针对复杂背景的车牌定位问题, 提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法. 该算法采用基于适 合彩色图象相似性比较的HSV 颜色模型, 首先在颜色空间进行距离和相似度计算 然后对输入图象进行颜色分 割, 只有满足车牌颜色特性的区域, 才进入下一步的处理 最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分 析和进一步判断, 并确定车牌区域. 该方法不同于大多数的车牌定位方法-License plate location for the complex background proble
File22
- 基于关键词的Web文档自动分类算法研究,文档关键词，语义相似度，聚类算法，知网，拓扑网络图，中文分词-Keyword-based Web Document Classification Algorithm, document keywords, semantic similarity, clustering algorithm, HowNet, topological network diagrams, Chinese word segmentation
Novel_Example-Based_Shape_Learning_For_Fast_Face_A
- 用于人脸对准的快速形状学习方法(论文)：提出了一种新的用于人脸特征对准的基于样本 的形状学习策略(ESL)。该方法是基于下面结论提出的：人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线 性关系——即相似的人脸图像蕴涵着相似的形状。因此，给定一个人脸图像的学习集，其中人脸图 像的特征点都已手工标定。则任意新的人脸图像的形状可以如下抽取：估计该人脸图像和训练集中 训练图像的相似度，并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建-Fast Face Alignment for the shape of
SUSAN
- 图象匹配中最常用的是基于面积的匹配，该匹配方法是把一幅图象中某一象点的灰度邻域作为模板，在另一幅图象中搜索具有相同(或相似)的灰度值分布的对应点的邻域，从而实现两幅图象的匹配〔2，。在搜索过程中，通常是以互相关函数作为两个搜索邻域间的相似性测度。 -this ie a program is in the inviroment.we can use it bring a lot of benefit to us.
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- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
quepes
- k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较()