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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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为了提高白细胞自动识别算法的性能,提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法. 该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本,将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测. 均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB) 颜色空间寻找正训练样本集,通过均匀抽样和颜色量化措施,实现单类支持向量机(SVM) 在线实时训练,最终图像像素经过单类SVM 分类来实现分割. 实验表明,新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性,图像分割精度优于常用流域算法,而耗
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使用支持向量机分割指纹图像的方法研究与实现-Using support vector machine method of fingerprint image segmentation and Implementation
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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基于Java语言编写的图像分割的代码，使用支持向量机的技术对图像进行分割-Written in Java-based image segmentation code, the use of support vector machine technology for image segmentation
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基于支持向量机的图像分割，并且包括Ostu法，迭代法。-MATLAB、image segmentation、support vector machine
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交互式支持向量机图像分割程序，通过鼠标选取区域实现前景和背景选取-Interactive support vector machine image segmentation procedures, through the mouse to select regions of foreground and background selection
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一些使用支持矢量机进行图像分割的算法，以及相关的文献资料，打包下载的好东西哦-Some use support vector machine algorithm for image segmentation, and related literature, package download a good thing
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SVM支持向量机在图像分割中的应用，包含Matlab源代码和SVM所用函数。-SVM support vector machine applications, including image segmentation Matlab source code and functions used by SVM.
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统计机器学习的支持向量机SVM在图像分割中的应用学习报告。-Statistical machine learning support vector machine SVM image segmentation study report.
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确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置,从而定位车辆牌照,然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分,提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法-Determine the horizontal position and vertical position of the vehicle license in the original image to locate the vehicle license, then the local projection characte
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基于支持向量机的图像分割，以libsvm3.1工具箱为基础，用不同核函数的混合来实现图像分割，自己编的代码，并以成功运行-Based image segmentation based on support vector machine libsvm3.1 toolbox, with a mix of different kernel functions to achieve image segmentation, their compiled code to run successfully
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基于支持向量机的图像分割，以libsvm3.1工具箱为基础，用不同核函数的混合来实现图像分割，自己编的代码，并已成功运行-Based image segmentation based on support vector machine libsvm3.1 toolbox, with a mix of different kernel functions to achieve image segmentation, their compiled code to run successfully
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基于支持向量机的图像分割，以libsvm3.1工具箱为基础，用不同核函数的混合来实现图像分割，自己编的代码，并已成功运行-Based image segmentation based on support vector machine libsvm3.1 toolbox, with a mix of different kernel functions to achieve image segmentation, compiled code, and has been successfully
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基于支持向量机的图像分割，以libsvm3.1工具箱为基础，用不同核函数的混合来实现图像分割，自己编的代码，并已成功运行-Based image segmentation based on support vector machine libsvm3.1 toolbox, with a mix of different kernel functions to achieve image segmentation, compiled code, and has been successfully
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image segmentation with fast support vector machine
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image segmentation with fast support vector machine
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支持向量机与水平集相结合的方法分割医学图像，并带有肺部医学图像-Support Vector Machine and level set method of combining medical image segmentation and image with lung medicine
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基于支持向量机方法的图像分割与目标分类.介绍了支持向量机用于车辆图像分类。以及用于单目标图像的分割和多目标图像的分割，介绍的较为详细。-Method of image segmentation based on support vector machine (SVM) and the target classification. This paper introduces the support vector machine (SVM) is used to vehicle image clas
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本程序是基于支持向量机的图像分割问题。通过支持向量机对图片的采样点进行训练，然后对整张图片进行预测。可以将图片分为前景与背景两个部分。-This procedure is based on the support vector machine image segmentation problem. Through the support vector machine to the picture of the sampling point for training, and then the w
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