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Pedestr-ian-Detection
- 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰 度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模 型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
MIMO-detection-algorithm
- MIMO检测算法，联合多种调制方式，仿真对象为相应的误码率和容量等。-scr ipt for computing the BER for BPSK modulation in a Rayleigh fading channel with 2 Tx, 2Rx MIMO channel Maximum Likelihood equalization
canny_matlab
- canny边缘检测一共四个部分： 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。 3.对联合的sobel检测图像进行非极大抑制 4.连接边缘点并进行滞后阈值处理。-canny edge detection total of four parts: 1. Gaussian smoothing the original image
wenliyubianyuan
- 对于图像检索的联合纹理提取和边缘检测的新方法-A new method for texture image retri joint extraction and edge detection
CannyBoundTest
- 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。 3.对联合的sobel检测图像进行非极大抑制 4.连接边缘点并进行滞后阈值处理。 -1. Gaussian smoothing the original image 2. Gaussian smoothed image was sobel edge detection. Here and there on request t
co_saliency_co_segmentation
- 基于最短路径算法和视觉检测模型实现物体的联合分割-Object Co-segmentation based on Shortest Path Algorithm and Saliency Model
lianhesuanfa
- 针对分布式MIMO 雷达系统，在站间大间隔配置获得的空间分集增益的基础上，提出了一种目标位置估计与检测的联合算法-For distributed MIMO radar system, basic space station large intervals between diversity gain obtained, we propose a joint target location estimation and detection algorithms
Matlab-heart-sound-
- 本文综述了心音检测技术以及现代数字信号处理方法(谱估计、联合时一频分析、小波分析、模式识别)在心音信号分析中的应用及研究进展。-Heart sound detection technology are reviewed, and the modern digital signal processing method (spectrum estimation, joint frequency analysis, wavelet analysis and pattern recognition) i
beamformingmusicbs3
- 随着电磁环境的日益恶化,以及低检测概率、低截获概率等通信技术的广泛应用,往往需要 在较大的带宽内同时对多个信号进行处理,才能够在大量信号中找到有用信号,因此对空间谱估计算法的时效性也提出了更高的要求。本文研究了空间谱快速算法及 实现问题,通过改进算法减少计算量,并合理利用硬件平台,将快速测向算法在FPGA+DSP平台上联合实现。本文的主要内容如下: 1、研究了基于直线阵的空间谱估计快速算法。针对MUSIC等测向算法大多需要特征分解和谱峰搜索,计算量较大的问题,给出了一种基于传播算子的Root
JointFacedetection20160630
- 联合adaboost和SVM的人脸检测 基于opencv库 人脸特征点检测 sift特征描述-face detection
Saliency-Detection
- 提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
darknet
- 神经网络引入后，检测框架变得更快更准确。然而，大多数检测方法受限于少量物体。检测和训练数据上联合训练物体检测器，用有标签的检测图像来学习精确定位，同时用分类图像来增加词汇和鲁棒性。原YOLO系统上生成YOLOv2检测器；在ImageNet中超过9000类的数据和COCO的检测数据上，合并数据集和联合训练YOLO9-After the neural network is introduced, it is becoming faster and more accurate detection fr
05640194
- 用DA转换＋比较器的方法对外界模拟信号进行检测,同时这种联合装置加上CPLD可以代替低频AD转换器的功能()
facedetection
- 人脸作为图像与视频中最重要的视觉对象之一，是智能人机接口等许多应用的处理目标对象。近年来，人脸检测技术在模式识别、计算机视觉、人机交互等诸多领域引起了普遍重视。之所以人脸检测技术在当今计算机视觉等领域的研究中占有重要的地位并成为研究焦点，主要在于以下两个方面：一方面将人脸作为基本是绝对想来考虑，子等检测与定位人脸是实现人脸识别、人脸跟踪、表情识别、人联合成与人脸编码、唇读等技术的必要前提(Face is one of the most important visual objects in im
mogrcal
- 用DA转换＋比较器的方法对外界模拟信号进行检测,同时这种联合装置加上CPLD可以代替低频AD转换器的功能()
demo联合雨检测和去除_JORDER_release
- 用深度学习做单幅图像去雨 有效的解决了去雨后雨纹残留 去雨背景模糊(through using deep learning to do single image rain removal.)
55953tbd算法动态规划实现
- 复杂环境中的微弱目标（如隐身飞机、被地/海/城市杂波淹没的目标等）探测 问题是现代雷达面临的严峻挑战。 与传统的先检测后跟踪（ DBT） 技术相比， 检 测前跟踪（TBD）技术是一种新兴的先进信号处理技术，它通过多帧回波数据积 累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能， 是国际雷达界研究 的前沿热点。 TBD 作为一项正在发展中的新技术，还需要解决一些新的技术问题， 例如， 多目标跟踪维数灾难、临近目标相互干扰等，以及处理难度增加和运算量 增大带来的新问题。(The de
5G 中的 SCMA Turbo 学习
- 稀疏码多址 (SCMA) 是最近设计的一种扩展技术，其中 QAM 符号被映射到不同的 OFDMA 音调。基于码本的映射可以看作是一种扩频编码过程，其中整形增益有助于提高频谱效率并增强系统性能。本文基于 SCMA 编码方案，提出了一种联合多用户检测 (MUD) 和信道解码方法，应用了“turbo 原理”。与传统的分离检测和解码方案相比，turbo检测性能更好，增益更高，复杂度适中。在此之上，提出了一种改进方法，即在迭代之前修改外在信息。改进是基于信息的可靠性，保持可靠的信息并减少不可靠的信息。具体