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FSIM
- FSIM，图像的结构相似度，一种用于图像的质量评估，或者图像的特征表示的方法，包含代码及论文-FSIM A Feature Similarity Index for Image Quality Assessment
源代码
- Matlab中实现SSIM算法，选取合适图片添加不同噪声，然后用三种去噪算法分别对添加噪声后的图片进行去噪，用SSIM图像相似度指标分析不同去噪算法对不同噪声的去除效果。(SSIM algorithm to achieve the Matlab, select the appropriate image with different noise, and then used to add noise after image denoising respectively three denoisi
K-mean
- K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大(K-means algorithm is a typical distance based clustering algorithm. The distance is used as the evaluation index of similarity, that is, the closer the distance between the two objects, the
模板匹配
- 基于opencv的模板匹配算法，可以从一副大图中搜索出与模板相似度最高的部分(Template matching algorithm based on OpenCV, you can search from a large image of the highest similarity with the template part)
ColorHistogram
- RGB空间转换HSV并量化，然后实现颜色相似度计算达到检索效果(The RGB space is transformed into HSV and quantized, and then the color similarity is calculated to achieve the retrieval effect)
Census_Hamming
- 计算特征的汉明距离作为特征匹配相似度的评价标准(The Hamming distance of the feature is used as the evaluation criterion of feature matching similarity)
谱聚类程序
- 谱聚类熵值排列通过求n 个二次规划问题，就可以求得相似度矩阵W，降低了谱聚类算法对参数的敏感性，使算法更稳定(Clustering Entropy Ranking By finding n quadratic programming problems, we can obtain the similarity matrix W, which reduces the sensitivity of the spectral clustering algorithm to the parameters
谱聚类11
- 进一步采用基于距离和曲线形态的双尺度相似性度量谱聚类算法进行聚类处理，通过求n 个二次规划问题，就可以求得相似度矩阵W，降低了谱聚类算法对参数的敏感性，使算法更稳定(Furthermore, we use the two-scale similarity measure spectrum clustering algorithm based on distance and curve shape to carry out clustering. By finding n quadratic pr
region
- 区域生长法，手动选种子点吗，它是一个迭代的过程，这里每个种子像素点都迭代生长 直到处理过每个像素，因此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。 在区域生长中的主要问题如下: (1)表示区域的初始化种子的选择:在区域生长过程中，这些不同区域点合适属性的选择。 (2)基于图像具体属性的像素生长不一定是好的分割。在区域生长过程中，不应该使用连通性或邻接信息。 (3)相似性:相似性表示在灰度级中观察在两个空间邻接像素之间或像素集合的平均灰度级间的最小差分，它们将产生不同的区域
FCM聚类算法介绍
- FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。(FCM algorithm is a kind of clustering algorithm based on division. Its idea is to make the objects that are divided into the same cluster have the highest similarity, and the similarity among
44931527
- HMM在Matlab下的程序,包括源文件和Demo以及Hmm相似度的计算程序(HMM under the Matlab program, including the source file and the Demo and HMM similarity calculation program)
Recommender Systems
- cos相似度实现推荐预测，实现了找出相似度最大的某行某列进行预测(Cos similarity to achieve the recommended prediction, to achieve the largest similarity to find a row of a column to predict)
NCC
- 将归一化互相关应用到图像配准上，使用互相关来判断两幅图像的相似性，相似度越大，说明配准结果越是精确。(The normalized cross-correlation is applied to image registration, and the similarity of two images is judged by cross-correlation. The greater the similarity, the more accurate the registration resu
evalmation
- 相似度评估算法,Earth Movers Distance (EMD),很好的(Similarity evaluation algorithm, Earth Movers short (EMD), very good)
g13tsr
- 机器学习启蒙实战学习源码，回归模型，分类模型，聚类和相似度模型，推荐系统，深度学习等学习代码。(Machine learning, practical combat learning source,regression model, classification model, clustering and similarity model, recommendation system, depth learning and other learning code.)
WordNet-Similarity-2.07.tar
- 语义相似度度量,用于衡量两概念间的语义相似度(this is the WordNet::Similarity.used for measure the degree of two word sense.)
DTW
- Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。(The birth of Dynamic Time Warping (DTW) has a certain history (Itakura, a Japanese scholar), and it
CCA
- 最完整的CCA典型相关分析程序，分析两幅图像，相似度，匹配，融合都可以使用，分析天气变量也可以使用。(The most complete CCA canonical correlation analysis program, analysis of two images, similarity, matching, fusion can be used, analysis of weather variables can also be used.)
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
msssim
- 图像质量评价代码，用于评估两副图片的相似度(Image quality evaluation)