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PG_BOW_DEMO
- 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
svm-lecture
- 有关支持向量机的讲座,我看了之后的确受益非浅-Support Vector Machines on the talks, after I read indeed benefited
CODE
- 1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。 参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005 2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割 参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》 C. Rother 2004 3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码 4 虹膜识别程序
matlab
- 适用于SIFT图像特征提取、K-means生成聚类、SVM图像分类-Image feature extraction, generation clustering, image classification
vlfeat-0.9.19.tar
- The VLFeat open source library implements popular computer vision algorithms specializing in image understanding and local featurexs extraction and matching. Algorithms incldue Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomera
ckxqwsdj
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，zFzySva参数现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，对于初学者具有参考意义，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，EyFKrQV条件包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,具有丰富的参数选项。- Through repeated training zFzySvalate have higher recognition rate, zFzySva parameter Modern signal processing used in th
furfjpjx
- 包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,ZDLyDaL参数应用小区域方差对比，程序简单，本科毕设要求参见标准测试模型，DC-DC部分采用定功率单环控制，JrsyeOA条件验证可用，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, ZDLyDaL parameter Application of small area va
axdwddan
- 多姿态，多角度，有不同光照,tisJpZy参数结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，使用拉亚普诺夫指数的公式，对于初学matlab的同学会有帮助，aiVpwbg条件快速扩展随机生成树算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- Much posture, multi-angle, have different light, tisJpZy parameter Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT)
mbiiibcu
- PLS部分最小二乘工具箱,欢迎大家下载学习，采用热核构造权重，是一种双隐层反向传播神经网络，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- PLS PLS toolbox, Welcome to download the study, Thermonuclear using weighting factors Is a two hidden layer back propagation neural network, Including the
dhxhvitn
- 单径或多径瑞利衰落信道仿真，含噪脉冲信号进行相关检测,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,在MATLAB中求图像纹理特征，关于神经网络控制。- Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, Noisy pulse correlation detection signal, Combined with PCA scale invariant feature tran
siftSVM
- SIFT特征提取和SVM分类相结合进行图像识别，提高识别准确率-SIFT feature extraction and SVM classification combining image recognition, improve recognition accuracy
mvtzbbab
- 使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，一些自适应信号处理的算法，Relief计算分类权重，关于小波的matlab复合分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Very convenient to use, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Combined with PCA scale in
nfbrsryy
- 部分实现了追踪测速迭代松弛算法，用于信号特征提取、信号消噪，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,music高阶谱分析算法，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, For feature extraction, signal de-noising, Using weighted model node
qgdvsawa
- 包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于chebyshev的水声信号分析，有详细的注释，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用热核构造权重，可实现对二维数据的聚类，DC-DC部分采用定功率单环控制。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Combined with PCA scale invariant
arbpaxzx
- 最终的权值矩阵就是滤波器的系数，处理信号的时频分析，阵列信号处理的高分辨率估计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有较好的参考价值，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，计算加权加速度,旋转机械二维全息谱计算。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, When processing a signal frequency analysis, High-resolution array signal proce
vwckdwyr
- 最终的权值矩阵就是滤波器的系数，处理信号的时频分析，阵列信号处理的高分辨率估计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有较好的参考价值，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，计算加权加速度,旋转机械二维全息谱计算。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, When processing a signal frequency analysis, High-resolution array signal proce
wnbsnzxy
- 最终的权值矩阵就是滤波器的系数，处理信号的时频分析，阵列信号处理的高分辨率估计，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有较好的参考价值，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，计算加权加速度,旋转机械二维全息谱计算。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, When processing a signal frequency analysis, High-resolution array signal proce
JointFacedetection20160630
- 联合adaboost和SVM的人脸检测 基于opencv库 人脸特征点检测 sift特征描述-face detection
Svm
- SVM实现图片分类，SIFT特征，可以自动读取文件下的图片和目录名(SVM realize picture classification, SIFT features, you can automatically read files under the pictures and directory names)
Image Classification Example
- python实现用SIFT+K-MEANS+SVM图片分类(Python implementation with SIFT + K-MEANS + SVM picture classification)