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2022-04-13 09:12:07 15KB matlab 支持向量机 SVM GA_PSO
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互联网上含有大量多字体混合、形变、拉伸、左右结构字形、倾斜畸变等复杂场景下的敏感文字图片,在处理相关图片过程中存在特征提取难、识别率低的问题.本文提出基于空间变换网络与密集神经网络的方法对图片敏感文字进行特征提取与变换矫正,使用了深层双向GRU网络与CTC时域连接网络对序列特征信息进行标记预测,序列化处理文本的方式可较好地提升距离较宽文字与模糊文字信息的处理能力.实验结果表明,本模型在Caffe-OCR中文合成数据集和CTW数据集中分别实现了87.0%和90.3%识别准确率,平均识别时间达到了26.3 ms/图.
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朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上, 结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择, 进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展. 使用UCI 中的连续属性分类数据进行实验, 结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.

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一个22个, haarcascade_eye,haarcascade_eye_tree_eyeglasses,haarcascade_frontalface_default,haarcascade_lowerbody
2022-04-07 16:55:19 1.99MB 人脸检测
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引言 统计学习理论的基本理论 支持向量机 核函数 支持向量机优化方法 支持向量机方法小结 支持向量机应用领域和研究进展 Support Vector Regression 参考文献
2022-04-07 09:09:34 497KB 支持向量机 算法 机器学习 人工智能
##基本执行 python detect.py --cascade classifier / cascade.xml --video samplevid / plane.mp4 --showHaarDetections ##帮助文件 用法:detect.py [-h]-级联层叠-视频VIDEO [--savedetections] [--savemotiondetections] [--overlapratio OVERLAPRATIO] [--savediffs] [--showHaarDetections] [--showMotionDetections] [- -UpdateLists] [--EnableMotionDetect] [--EnableOutStream] [--SaveOutStream] Craft.io选项 optional arguments: -h
2022-04-06 22:04:47 2.11MB Python
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研一机器学习作业,贝叶斯分类器
2022-04-06 09:42:35 38.44MB 机器学习 人工智能
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2022-04-06 09:42:35 39.07MB 支持向量机 机器学习 算法 人工智能