针对心电图自动诊断困难这一问题，提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法，用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点，检测QRS波、P波、T波，提高了特征检测的准确性；利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点，对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断，改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法，实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。
2022-05-08 15:47:58
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基于surf特征提取的图像配准和拼接算法的MATLAB仿真
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-08 14:08:44
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1.基于 NumPy 完全在 Python 中实现的 SIFT（David G. Lowe 尺度不变特征变换）算法。 2.此实现基于 OpenCV 并返回 OpenCV KeyPoint 对象和描述符，因此可以用作 OpenCV SIFT 的直接替代品。
3.旨在帮助计算机视觉爱好者了解 SIFT 背后的细节。
2022-05-08 14:08:43
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1.标准化gamma空间和颜色空间
为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图
Gamma压缩公式：
比如可以取Gamma=1/2
2022-05-06 19:25:11
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神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术。在进行图像识别之前需要利用数字图像处理技术进行图像预处理以及特征提取。本文选取字符图像0~9作为识别目标，对图像预处理过程进行了叙述，并在此基础上选取字符图像矩阵每行的与每列的黑色像素点之和以及图像欧拉数这两个特征作为BP神经网络的输入样本。经实验仿真表明图像的平均识别率为89%，这表明图像预处理的结果和提取的特征是合适的、有效的，设计的BP网络也较好的完成了模式分类识别工作。
2022-05-05 22:17:39
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为实现面向大规模服装图像集的图像快速精准检索，突破当前常规检索方法的局限性，本文提出了一个新的深度学习模型：Fashion-16服装图像检索模型.采用先分类再类内检索的思想，基于VGG-16模型强大的图像特征提取能力，以卷积神经网络softmax分类器进行分类，对同一类别下采用局部敏感哈希的思想进行近似最近邻的查找，实现了针对服装类别属性的图像检索模型修正.实验结果表明，模型具有良好的稳定性、精确率及检索速度，有其实用价值与研究意义.
2022-05-05 19:17:15
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大数据-算法-高速加速运动目标检测及雷达目标微动特征提取算法研究.pdf
2022-05-05 09:07:28
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