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waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息,是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变,像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等,均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础,定义数个方向导数模板(一般为 窗口),将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单,速度快速,易于应用
r303a
- r303...code in c++ for template based finger print matching
ACM.algorithm
- 各种算法模板(二分图最大匹配匈牙利算法、最小生成树prime和kruskal算法、Dijkstra算法、两点最短路径负权值边SPFA算法、图任意两点最短路径Floy算法、网络最大流SAP算法、网络最大流最小费用算法、乘法逆元gcd扩展求解算法、线段树区间划分统计算法、矩阵n次方分治法求解、gcd算法、整数划分问题、函数最小点问题、十进制转ACM算法、素数筛选法和欧拉函数求解、快模算法、字符串匹配KMP算法、字典全排列算法、快排、三维度排序、)-Various algorithms templat
mubanpipei
- 利用matlab实现的字符模板自动匹配功能,可以识别出相对应的字符。有算例。-Using matlab realize the character template automatic matching, can identify the corresponding character. There are examples.
SAM
- 后缀自动机的模板代码,是用来研究模式匹配算法不错的资料。-Suffix automaton template code is used to study the pattern matching algorithm good information.
AC_automation
- AC自动机的算法模板,在模式匹配方面应用十分广泛。-AC automaton algorithm template, pattern matching aspect is widely used.
3
- 运动目标跟踪在工业过程控制、医学研究、成像制导等领域具有重要的实用价值。目前的研究多基于背景静止的情况,对背景发生移动的情况研究较少。提出了一套完整的移动背景下的目标跟踪算法,首先使用基于互信息的方法配准序列图像的背景。然后使用差分的方法进行运动区域检测,并将其与图像分割技术相结合,得到目标跟踪模板。目标的跟踪基于Kalman滤波的预测,其匹配过程仍基于互信息理论,实验结果证明:该算法具有较高的计算效率和准确性,应用前景广泛。-it is of important practical value
pipeidone
- 很小的一个脸部匹配程序。通过计算目标和模板的相关系数,圈出相关系数高于阈值的那部分。-Face matching program. Circle to that part of the correlation coefficient is higher than the threshold value by the correlation coefficient calculation target and template.
mubanpipei
- 利用MSDN中打开图像的例子diblook完成影像匹配,将模板图像与背景图像匹配。-Open the image using the MSDN example diblook complete image matching, the template image and the background image matching.
chatterbean.src.00.008
- 简单说明一下AIML的常用标签: 1:pattern tag:支持模式匹配(正则表达式,模糊匹配),及基于template的返回 2:random tag:支持随机回答(一对多) 4:think,system tag: 支持简单逻辑记忆及自定义函数(本来打算扩展一下AIML, 搞一个支持Groovy语言的标签, 结果看到了它的<system>标签, 遂作罢) 5:javascr ipt tag: 支持嵌入js脚本(适用于web chat开发,比如根据情绪改变表情等)。
chatterbean-modiff
- 简单说明一下AIML的常用标签: 1:pattern tag:支持模式匹配(正则表达式,模糊匹配),及基于template的返回 2:random tag:支持随机回答(一对多) 4:think,system tag: 支持简单逻辑记忆及自定义函数(本来打算扩展一下AIML, 搞一个支持Groovy语言的标签, 结果看到了它的<system>标签, 遂作罢) 5:javascr ipt tag: 支持嵌入js脚本(适用于web chat开发,比如根据情绪改变表情等)。
amlrgjqr
- 简单说明一下AIML的常用标签: 1:pattern tag:支持模式匹配(正则表达式,模糊匹配),及基于template的返回 2:random tag:支持随机回答(一对多) 4:think,system tag: 支持简单逻辑记忆及自定义函数(本来打算扩展一下AIML, 搞一个支持Groovy语言的标签, 结果看到了它的<system>标签, 遂作罢) 5:javascr ipt tag: 支持嵌入js脚本(适用于web chat开发,比如根据情绪改变表情等)。
aimlblofjq
- 一个最简单的aiml文件如下: <?xml version="1.0" encoding="GB2312"?> <aiml> <category> <pattern>你好</pattern> <template>好</template> </category> </aiml> 1. <?xml version="1.0" encoding="GB2
biolalage
- 1. think元素 型如: <think><set name="topic">Me</set></think> 放置在template元素里面,表示一旦用户的输入匹配到该category时,再回复应答的同时,给一个变量赋值,这里也就是把Me记再脑子里,以后就可以用<get name=”topic”/>来取出先前记住的内容。 2. <star/>表示*,比如有一个匹配模式是<pattern>* 你 好
SaperaDemo
- VC++调用sapera,实现图像匹配,图想相减,Blob分析。支持橡皮筋绘制矩形,设置匹配模板ROI。-VC++ call sapera, to achieve image matching, drawing like subtraction, Blob analysis. Support rubber band draw a rectangle, set the matching template ROI.
java
- 其中模板库中存在通配符“*”与“?”,字符 * 表示任意0个或多个字符;字符‘?’表示任意一个字符;匹配规则对字母的大小不敏感,即字母大小写认为是同一个字符。-Which exists in the template library wildcard "*" and "?" Character * stands for any 0 or more characters character ? Represents any single character matching rule
MatLAB
- 小飞机图像匹配(在模板中查找特点图像的位置)MatLAB编程-Small plane image matching (Find features images in the template position) MatLAB Programming
fingerprint-identification
- 这是个小项目,花了一个月的时间采用c++做的,在vc++6.0的平台上用,具体算法有指纹的细化,特征提取,特征匹配,模版处理-This is a small project, it took a month to adopt c++ do on vc++6.0 platform with specific fingerprint algorithm refinement, feature extraction, feature matching, template processing
The-fingerprint
- 具体算法有指纹的细化,特征提取,特征匹配,模版处理,还有对指纹低通高通波的处理-Specific algorithm fingerprint refinement, feature extraction, feature matching, template processing, as well as on the low-pass high-pass wave fingerprint processing
ZTSBSVM
- 算法提出了 一个新的部位观测模型和一种新的减小部位状态空间的方法:(1)对人体不同部位采用不同尺寸的细胞单元计算HOG特 征,并利用线性SVM进行分类,从而提出一种新的部位观测模型;(2)利用人体部位定位的先验分布确定部位定位区域,然 后通过邻域归并和设置与部位模板的匹配度阈值进一步减小状态空间,从而提出了一种减小部位状态空间的方法。仿真 实验结果表明所提算法与传统算法相比更加有效。-Algorithm proposed site of a new observation mod