MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据多特征分类数据，输入15个特征，分四类。
运行环境MATLAB2018b及以上，CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层，也称为取样层、全连接层及输出层构成。
2022-10-13 17:06:02
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提出了一种新的基于核的自适应目标跟踪方法，以提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性和准确性。 尺度不变特征变换（SIFT），颜色和运动特征的三个核函数的线性加权组合用于表示跟踪目标的概率分布。 外观和运动功能相结合，以增强目标区域的位置稳定性和准确性。 跟踪窗口的大小可以根据相应SIFT对的仿射变换参数进行实时调整。 为了更好地提取特征，还根据场景自适应地调整了三个核函数的权重。 实验表明，该算法能够在不同场景下成功跟踪运动目标。 此外，它可以处理目标姿态，比例，方向，视图和照明变化，并且其性能优于经典的Camshift算法，基于SIFT的方法和基于颜色SIFT的方法。
2022-10-01 02:01:46
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针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。
2022-06-07 10:32:45
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分类预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)分类预测（完整源码和数据）
多特征输入多标签输出，运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-06-01 20:06:43
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传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征，而这些特征各自适用于某类视频，对其他视频的检测精度较低。针对这种情况，提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组，接着计算视频帧间连续性VQA特征，然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序，最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明，该算法提高了篡改检测精度。
2022-05-26 19:21:23
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遥感图像分类的应用在遥感图像研究中具有重要意义。为了提高高光谱遥感图像分类精度，本文提出了基于多特征融合的高光谱遥感分类方法。该方法将图像的空间特征和光谱特征归一融合，然后使用AdaBoost分类器集成算法对特征进行分类。首先，该方法使用主成分分析对高光谱数据降维，并提取图像的纹理特征和直方图特征，然后将三种特征归一化；最后使用AdaBoost集成分类方法对高光谱遥感数据分类。实验结果表明，相比于单个特征分类，该方法可取得较高的分类精度。
2022-05-23 16:33:45
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