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搜索资源 - accuracy of segmentation
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用于评价图像分割的精度，包括单个物体的相对错误率指标，和标记错误率。-used to evaluate the accuracy of image segmentation, including individual objects relative error rate indicators, and marking error rate.
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一个可以将进行中文分词后的文档与标准文档进行比较的工具，可以测试分词识别的准确率、召回率等-one can be carried out after the Chinese word document with the standard document comparison tool Segmentation can test the accuracy of the identification and recall rates
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实现了中文分词和词性标注程序。分词方法采用“三词正向最长匹配”。词性标注使用HMM方法，用Viterbi算法实现。“三词正向最长匹配”保持了“正向最长匹配算法”快速的特点，同时提高了分词的准确性。-Chinese word segmentation and implemented procedures for POS tagging. Segmentation Methods, " the longest three-match positive words." POS tag
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指南针边缘检测算法是当前质量最高的边缘检测方法，比CANNY算子效果还要好。具有边缘定位准确，边连续，完整的特点。程序能够得到每一个像素的边的朝向，有利于做进一步的优化应用，例如图像分割等。具体算法过程可参考斯坦福大学麦克博士发表的论文。主要思路就是以每个像素为中心，像罗盘一样转动边，一直找到两边差异最大的朝向。最后把所有的最优朝向连起来成为边缘。
代码用VC驱动，核心部分用matlab编写-Compass edge detection algorithm is currently the
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matlab code of ssim of image quality
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在GPU中实现了快速目标分割，是比较小巧的程序，不能保证分割的精度-GPU at goal in the implementation of the Express division, are relatively small, the procedure can not guarantee the accuracy of segmentation
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本方法能够有效地克服传统写汉字切分方法的不足，减少切分错误，从而提高地址匹配的正确率。-It shows that the proposed method can effectively improve the segmentation performance over traditional methods, and thus promote the accuracy of address match.
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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提出了一种先分段，再利用Hough变换拟合直线的水平分割方法和基于先验知识约束的垂直分割方法，同时提出目标增强的预处理方法．大量实验表明，该算法较好地解决了以上问题，适用于各种质量的车牌图像，分割的准确率较高．-Presents a first section, then use the level Hough transform fitting straight line segmentation method and prior knowledge constraints on vertic
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中文分词评测系统，用于评测中文分词的质量，给出准确率等-Chinese word segmentation evaluation system for evaluating the quality of Chinese word segmentation, given the accuracy of such
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cv模型 matlab 图像分割源码，与传统模型相比，该C V模型具有更高的分割精度。-cv model segmentation matlab source, compared to the traditional model, the CV model has higher accuracy of segmentation.
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图像分割在实际中已得到广泛的应用，例如在工业自动化，在线产品检验，生产程控，文件图像处理，遥感和生物医学图像分析，保安监视，以及军事、体育、农业工程等方面。概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量等都离不开图像分割，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此图像分割具有十分重要的意义。-Image segmentation has been widely in practical applications, such as industrial automation, on-l
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中文词法分析是中文信息处理的基础与关键。中国科学院计算技术研究所在多年研究工作积累的基础上，研制出了汉语词法分析系统ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；同时支持用户词典。我们先后精心打造五年，内核升级6次，目前已经升级到了ICTCLAS3.0。ICTCLAS3.0分词速度单机996KB/s，分词精度98.45 ，API不超过2
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车辆识别系统主要由车牌定位、字符分割和字符识别三个部分组成。车牌定位是指将车牌区域从车辆图像中分割出来，车牌定位是车牌自动识别技术中一个至关重要的环切。其定位的速度和准确程序直接影响到车牌识别系统的性能。车牌定位的方法的出发点是通过车牌区域的特征来判断牌照。而车牌定位主要包含两个关键技术问题：图像的预处理和车牌定位的算法。本文针对车牌识别系统中关于静态图片中的车牌定位问题，主要运用了图像处理的知识，在VC开发平台上，通过对静态图片进行灰度变换，二值化，中值滤波等一系列处理，利用投影检测算法实现了
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针对FCM算法的运行时间长和计算量大的问题，提出了改进的FCM算法，先将图像分割成窗口大小的子块，然后以子块为单位提取特征向量，用FCM聚类粗分割，然后对边缘子块，以像素为单位从新提取特征向量，进行细分割。分割后的结果提高了运行速度和分割精度。-For the FCM algorithm and the calculation of long run the problem of large proposed improved FCM algorithm, first image into bl
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GrabCut 算法是一种高效的前景背景分割算法。传统分割算法应用纹理或边界信息中的一种进行分割, 而GrabCut 算法
综合利用了纹理及边界两种信息进行图像分割。GrabCut 算法是对Graph cuts 算法的改进, 具有分割精度高, 交互式操作少的优
点, 并将分割从灰度图像推广到了彩色图像领域, 是一种比较有前途的交互式分割算法。该算法用在静态图像编辑中的图片背景
更换, 取得了很好的效果。-The GrabCut algorithm is an efficient pr
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三种方法实现matlab图像分水岭分割，第一种直接对图像进行分割，第二三种采用sobel算子提高分割精度-Three methods to achieve the matlab image watershed segmentation, the first direct image segmentation, the second three using sobel operator to improve the accuracy of segmentation
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运用人工干预和机器识别的交互，提高细胞识别的效率和准确度。-Machine interaction and the use of manual intervention to identify and improve the efficiency and accuracy of cell recognition.
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初学者用opencv写的车牌检测及分割，简单易懂，分割的准确率较高-Higher beginners opencv license plate detection and segmentation written, easy to understand, the accuracy of segmentation
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该代码实现了k-means聚类算法对图像的分类处理，同时通过RMSE和准确性对比对技术的表现和准确度进行了测试-The code implements the k-means clustering algorithm to classify the image. At the same time, the performance and accuracy of the technique are tested by RMSE and accuracy comparison.
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