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搜索资源 - hand feature extraction
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The matlab code contains feature extraction of Hand goemetry in biometrics
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Head Rotation Estimation Algorithm for Hand-Free Computer Interaction by Rafał Kozik-In the article robust method of hands-free interaction with computer is proposed and tested. There are showed the results of algorithms based on optical flow and
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基于VC的各种聚类和分类算法程序。
手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。
在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
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特征提取，人的手的动作等，对这些数据进行捕捉，提取-Feature extraction, human hand movements, etc., these data capture, extraction
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先，从每幅人脸图像中手工定
位34个基准点，作为面部表情图像的几何特征，同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换，并提取基
准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征；其次，利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进
行特征融合，作为表情识别的输人特征；然后，利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征；最后，采用最
近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和
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本聚类程序界面主要是两部分，左视图可以激活标准数字聚类，手画图形聚类，位图文件分析聚类。右视图选择菜单获得模式特征，进行特征提取后，选择各种算法进行聚类分析。-The clustering program interface is mainly of two parts, the left view can activate standard digital cluster, hand-painted graphics cluster, bitmap file of clustering. Ri
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实验室用的人手图片，可以用来进行特征提取和手势识别，size较小-the hand gesture image,can be used in feature extraction and recognition.
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完整的可运行AAM模型的matlab代码，附有测试图像，matlab 2009测试通过-Complete AAM model can run matlab code, with a test image, matlab 2009 test pass
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hand vein feature extraction
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道路场景识别，通过对样本图像处理和特征提取，再通过bp神经网络进行学习，最后通过学习后得到的权值进行样本识别。-Road scene recognition, through the sample image processing and feature extraction, and then through bp neural network learning, and finally by learning the weights obtained after the sample ide
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本资料包括手掌静脉，手背静脉，人脸识别等项目的图像采集设备的硬件原理，还有相应的图像与处理和特征提取算法-This information includes image acquisition device palm vein, hand vein, face recognition and other items of hardware principles, as well as the corresponding image processing and feature extractio
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FEATURE EXTRACTION USING MFCC:Mel Frequency Ceptral Coefficient is a very common and efficient technique for signal processing. This
paper presents a new purpose of working with MFCC by using it for Hand gesture recognition. The
objective of usin
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随着科学技术的飞速发展，机器学习与人工智能技术的不断创新，人们对特定信息检索的需求逐渐增加，使得如何对资源进行合理有效的分类成为一个关键问题。近几年来，基于内容的图像分类的研究焦点主要集中在自然图像的场景分类和物体分类两个方面，大多采用有监督学习方法，通过对底层特征建模和中间语义分析来实现分类。
本文基于Libsvm的图像分类研究及实现，主要针对的是物体分类这一方面，选用了五类水果作为分类研究的对象。对图像进行分类的大体步骤主要包括采集图像样本（主要从Web上获取）、图像预处理（如截成大小一致
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