搜索资源列表
yundongmubiaojiance.rar
- 运动目标跟踪算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 ,Moving Target Tracking Algorithm include: 1. Quiescent in the context of target detection in the context of prediction 2. Static background frame difference metho
avi.rar
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。,Video Demo algorithm includes: 1. Static background prediction in the context of target detection 2. The conte
Video
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法-Video demo algorithm include: 1 static background background prediction method 2 the static background frame difference method target detection 3 the target
LipLoca
- 实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
HASO
- 在高阶谱分析工具箱是一个M文件集合实施了多种先进的信号处理算法的频谱估计，polyspectral估计，时频分布计算，并包含许多实际应用如时延估计，谐波恢复，参数估计的Volterra（非线性）模型，以及自适应线性预测。其他潜在的应用包括音响，生物医学，经济学，地震勘探，无损检测，海洋学，等离子体物理，雷达，声纳，语音等-The Higher-Order Spectral Analysis Toolbox is a collection of M-files that implement
VideoDemo
- 视频演示算法包括，1. 静态背景下的背景预测法目标检测。 静态背景下帧间差分法目标检测Mean Shift目标跟踪方法 重心多目标跟踪方法。该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。-Video presentation algorithms, including, 1. Static background background prediction target detection. Static background fram
Vshipinni
- 视频运动目标检测，包括背景预测法目标检测和帧间差分法目标检测，，Meam Shift目标跟踪和多目标重心法跟踪，内含演示说明。 -Video moving target detection, including background prediction target detection and inter-frame difference method for target detection, target tracking and multi-objective, Meam the S
TDTWspeecchh
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括括语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取，采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别 -This paper first introduces the research and
Apple
- 高光谱图像处理程序示例，对苹果进行光谱检测，然后运用偏最小二乘法进行建模，预测苹果甜度。开发环境为matlab。-Hyperspectral image processing program example, Apple spectral detection, and then using partial least squares modeling, forecasting apple sweetness. Development environment for matlab.
fiusui_v59
- 可以广泛的应用于数据预测及数据分析,有循环检测，周期性检测，数学方法是部分子空间法。- Can be widely used in data analysis and forecast data, There are cycle detection, periodic testing, Mathematics is part of the subspace.
pingken
- 含噪脉冲信号进行相关检测,isodata 迭代自组织的数据分析，阐述了负荷预测的应用研究。- Noisy pulse correlation detection signal, Isodata iterative self-organizing data analysis, It describes the application of load forecasting.
faolui
- 关于非线性离散系统辨识，有循环检测，周期性检测，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。- Nonlinear discrete system identification, There are cycle detection, periodic testing, Can be widely used in data analysis and forecast data.
Optical-flow
- LK光流，快速检测视频中的运动物体，并实现追踪预测-LK optical flow, fast detection of moving objects in the video, and realize the tracking prediction
CognitiveRadioNewFIG2
- 这是一个Matlab实现的能量检测程序，通过能量预测减少整体的错误率，从而实现对协作频谱感知的优化。它在认知无线电网络的自适应环境中表现很好，可以更好地填补频谱空洞。(This is a Matlab implementation of energy detection procedures, through the energy prediction to reduce the overall error rate, in order to achieve the optimization o
信用卡欺诈检测-基于不平衡数据处理的研究
- 信用卡欺诈不平衡数据预测，主要用到的是SVM，python工具，主要是基于数据不平衡进行处理。(Credit card fraud unbalance data prediction, the main use of SVM, python tools, mainly based on data imbalance processing.)
1
- 针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱，依据能量分布的标准差选择最能准确反映矿浆管道运行工况的局部能量谱作为特征值向量，最后通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型。将该方法应用于泄漏检测中，实验结果表明，矿
时间序列分析——基于R（第2版）习题数据
- 时间序列分析r语言练习数据。时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素， 然后综合这些因素， 提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。(Time series analysis is to decompose the original sales into fo