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现代机器学习 基于深度学习的
图像特征
提取.docx
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图像特征
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图像特征
提取.docx现代机器学习 基于深度学习的
图像特征
提取.docx现代机器学习 基于深度学习的
图像特征
提取.docx
2024-05-23 21:49:15
108KB
机器学习
深度学习
图像特征
提取源码
该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取,包含四大类经典特征提取方法:SIFT特征,颜色特征,形状特征,纹理特征。每个方法文件夹内附有文档说明。最后我给出了同步PPT解说,包含原理,步骤,及运行实例和结果。
2023-11-06 15:04:12
2.57MB
特征提取
1
人脸
图像特征
提取matlab代码-DipPanel:DipPanel
人脸
图像特征
提取matlab代码 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 各种标准图像处理算法(Matlab/Visual C++) 汽车牌照的投影失真校正(Matlab/Visual C++) 顶帽变换(Matlab/Visual C++) 主成份分析(Matlab) LBP特征提取(Matlab) 基于人工神经网络的数字识别系统(visual C++) 基于支持向量机的人脸识别系统(Matlab) 为想要了解数字图像处理与机器视觉领域的读者提供了一条扎实的进阶之路,从基本的图像处理算法,到投影校正、顶帽变换等高级应用,再到特征提取、分类器设计,以及像光学字符识别、人脸识别等综合案例,一步步地引导读者从阅读中获得知识,于实践中升华感悟。 Matoab与Visusl C++两种语言描述的无缝连接,体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。 该代码已经在VS2015x64 和 x86 下实验通过,很多基础的图像处理算法C++实现都在里面 MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : DIPDemo 《数字图像处理与
2023-03-28 19:28:48
598KB
系统开源
1
图像特征
点提取及误匹配点消除
用OpenCV实现了Harris特征点的提取,并在此基础上消除了消除误匹配点,程序在VC++6.0下调试运行通过!
2023-03-18 18:37:07
412KB
特征点
误匹配点消除
1
灰度共生矩阵提取结肠癌
图像特征
,利用SVM分类
我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌
图像特征
,并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。 我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌
图像特征
,并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。
2023-03-09 21:45:48
2KB
灰度共生矩阵
SVM
结肠癌
1
人耳
图像特征
提取方法及其在矿工身份识别中的应用
针对现有人耳特征提取方法主要采用几何形状法和代数法提取,存在偏差较大的问题,提出了一种新的人耳
图像特征
提取方法,并将其应用到矿工身份识别中。该方法利用三尺度canny算子提取人耳边缘图像,运用凸包算法提取人耳边缘特征点,采用轮廓搜索算法提取人耳外轮廓,在极平面上用外耳轮廓上的点到极点的距离与人耳长轴的比值构成人耳特征向量,解决了几何形状法提取人耳特征偏差大的问题。将用该方法提取的人耳
图像特征
用于矿工身份识别,正确识别率达96%。
2023-02-27 23:00:16
350KB
人耳识别
特征提取
canny算子
凸包算法
1
任务书(
图像特征
提取算法比较).doc
图像特征
提取任务书
2023-02-26 18:05:23
28KB
图像特征
任务书
1
HOG Python源码
主要为hog 方向梯度直方图函数的实现,输入图像,输出特征,为简化版代码,基本按照步骤实现了hog特征的提取,为python实现,感谢您的学习。
2023-02-10 12:44:06
2KB
计算机视觉
图像特征
方向梯度直方图
HOG
1
论文研究-基于流形学习和正交稀疏保留投影的人脸和掌纹
图像特征
提取方法 .pdf
基于流形学习和正交稀疏保留投影的人脸和掌纹
图像特征
提取方法,刘茜,李文倩,对于一个数据集,数据间的稀疏重构关系具有很好的分类信息。稀疏保留投影(SPP)正是基于这样的考虑所提出的一种特征提取方法,它
2023-01-08 13:26:15
408KB
模式识别
1
论文研究-垃圾图像判别中的特征提取与选择研究.pdf
对垃圾图像判别问题中的特征提取和特征选择研究现状进行了总结。从特征的可区分性、鲁棒性和提取效率三个方面比较了垃圾图像判别中的主要特征,分析了特征的优缺点。结合分类学习算法、仿真实验结果,对已有的主要特征选择和分析方法进行比对,为进一步研究特征提取、特征选择方法,提高垃圾图像分类器的性能和效率提供有价值的参考。
2022-12-29 19:37:11
664KB
垃圾图像
特征提取
特征选择
分类器
1
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