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搜索资源 - features extraction from image
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此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
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为了实现彩色栅格地图道路的全自动提取，提出了一种闭环反馈提取彩色
栅格地图道路的方法。在地图图像数学模型的基础上，根据地图中对象的颜色特征对地图图
像进行规范化处理。在采用一些算法去除噪声后提取道路，对道路进行细化处理。依据道路
和噪声的特征建立一些判据判断道路的正确性，把道路的提取变成了根据判据不断修正道路
的循环过程，实现道路的全自动提取。试验结果表明了该方法具有较高的准确性、全自动化
和通用性。-color raster to the road map automati
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基于JAVA实现的图像特征提取源代码 图像特征提取的源代码，使用sobel算子提取图像边缘，使用hu矩提取图像形状特征，使用颜色中心矩提取图像颜色特征，请使用eclipes导入该工程并运行test文件（可将test文件中去掉一些注释部分运行更多功能）。-JAVA based on the realization of the image feature extraction image feature extraction source code source code, use the sob
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主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而
可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别
层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a
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DCT用于掌纹识别的word论文文档，比pdf更容易阅读编辑和引用，供大家学习和交流-The discrete cosine transform is a classical image processing technique, and the discriminant analysis is a commonly used image feature extraction technique. These two techniques are effectively combined in
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phow is the code for extracting pyramid features from image
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Based on the information processing functionalities of spiking neurons, a spiking neural network model is proposed to extract features from a visual image. The network is constructed with a conductance-based integrate-and-fire neuron model and a set
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图像特征识别通过神经网络训练方法实现，是学习参考的好资料-you will need first to run the file that name "charGUI4.fig" and on the right side there is a load training set where you have to train the system first, run any data that is should be from 1 to 9 and 0 like ( 1 2 3 4 5 5
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Feature extraction is a key issue in contentbased
image retrieval (CBIR). In the past, a number of
texture features have been proposed in literature,
including statistic methods and spectral methods.
However, most of them are not able to accu
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生物特征识别技术作为一种身份鉴别手段具有独特的优势。在生物特征识别系统中, 采集数据的预处
理是不可或缺的环节。以人脸识别为例, 介绍了一种在复杂背景的彩色图像中, 基于颜色和知识的生物特征预处理
方法。首先利用颜色信息从图像中分割出类肤色区域, 然后运用人脸几何特征和眼睛的提取定位人脸。仿真实验表
明, 该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸, 具有较快的运算速度。-Biometrics as an identification tool has a unique
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计算机人脸识别技术( Face Reocgnition)就利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来辨认身份的一门技术。[ 1 ]即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸样本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸相关信息。人脸自动识别系统有两个主要技术环节,一是人脸定位,即从输入图像中找到人脸存在的位置,将人脸从背景中分割出来,二是对标准化后的人脸图像进行特征提取和识别。本文中介绍的PCA (特征脸)方法就是一种常用的人脸
特征提取方法。-Computer Fac
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An automatic facial feature extraction method is
presented in this paper. The method is based on the edge
density distribution of the image. In the preprocessing stage a
face is approximated to an ellipse, and genetic algorithm is
applied
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Gabor wavelet transform applied to feature extraction of ophthalmic images.
We investigate a new approach for measuring ocular
refractive errors (astigmatism, near-sightedness and shortsightedness)
from images of the human eye [1]. This
ap
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this code used to do features extraction from an image
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提出了一种新的基于区域的图像检索方法。与传统的基于区域的检索方法相比，论文从组成目标对象的基本结构角度出发分割图像，利用少量色彩等级更易描述对象主要构成的特性提取一组能够描述对象基本组成的区域序列。采用这些区域列的面积作为图像特征，用于图像检索。-A new region-based image retrieval. Traditional region-based retrieval methods, papers from the composition of the basic struc
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A digital image watermarking scheme must be robust against a
variety of possible attacks. In the proposed approach, a new
rotation and scaling invariant image watermarking scheme is
proposed based on rotation invariant feature and image
norma
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由灰度共生矩阵提取常用特征，实现对图像纹理特征的分析-Extracted from the GLCM common characteristics, to achieve image texture features analysis
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彼得可谓西的利用相位信息提取特征的文献，非常经典，对边缘的提取效果较好-The use of phase information extracted features can be described as literature Peter West, very classic, edge extraction is better
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To extract features from a image
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图像的形状特征一般是在物体从图像中分割出来以后进行分析，形状特征描述与尺寸测量结合起来可以作为区分不同物体的依据。形状特征有两类表示方法，一类是边界特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。(The shape feature of an image is generally analyzed after the object is segmented from the image. The combination of shape fea
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