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matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
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- 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.
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- 通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，利用 DSP的硬件平台，以线性预测倒谱系数为 特征参数提取算法以及 隐马尔可夫模型为建模算 法，实现 电子语音锁 的系统设 计。实验 结果表 明系统在 内部模 型 数小于 1O时识别精度高 ，达到 安全保 密的要求。
Preciseellipseestimationwithoutcontourpointextract
- 这篇文章，提出了一种可以精确检测椭圆特征参数的线性算子。基于双曲线模型，该算子直接检测椭圆边界附近的原始梯度信息，这样可以避免中间精确提取椭圆边缘点的过程。当计算最小代数距离时，双曲线可以受双椭圆约束。这种算法将与其他算法确定中心位置方面进行比较，我们也将通过实际实验来比较。-This article presents a precise detection of the characteristic parameters of the linear elliptic operator. Bas
LDA
- 线性差别分析法（LDA）提取人脸图像特征点子程序-Linear differential analysis (LDA) face image feature extraction process ideas
patternRecognition
- 这系列课件系统地讲述了模式识别的基本理论和基本方法。内容涵盖了贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别函数、邻近法则、特征的选择和提取、非监督学习、神经网络、模糊模式识别等。-This series of courseware on a pattern recognition system to the basic theory and basic methods. Covers the Bayesian decision-making, the estimated probability de
Research_0n_Speech_Cepstral_Features
- 该文在研究基于线性预测倒谱和非线性MEL刻度倒谱特征的基础上，研究了LPCC和MFCC参数提取的算法原理及提取算法，提出了一级、二级差分倒谱特征参数的提取算法。识别实验验证了MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数。-In this paper, research is based on linear prediction and nonlinear MEL Cepstrum Cepstrum scale, based on studies of LPCC and MFCC parameter ex
pca
- 神经计算的实验作业。用principle components analysis计算模式的主分量。提取线性输入的特征。-Neural computing experiment operations. Computing model using principle components analysis of the principal component
2DLDAwiththeSVM-basedfacerecognitionalgorithm
- 二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem
sift5
- :研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简 化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点. -: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
biaoding
- 实现相机的直接线性标定算法，其中，特征点为Harris提取算法。-Realize the direct linear camera calibration algorithm, which, for the Harris feature point extraction algorithm.
dtw
- 本系统是一个在多媒体PC 上实现的孤立词识别系统, 它提取语音的线性预测系数作为特征参数, 并采用Itaku ra 失真测度计算帧间距离, 在识别上则使用了动态时轴弯曲(DTW ) 进行时间匹配。本系统对一般的DTW 法作了改进, 即通过放宽端点限制以得到更好的语音匹配, 克服了一般DTW 法要求语音首尾严格对齐而造成的弊病, 降低了语音端点检测的精度要求。-This system is implemented on a multimedia PC isolated word recogniti
GranadaDemo.tar
- 从2d图片中提取轮廓特征，通过线性回归，建立从特征到3d人体姿态的回归函数，来实现人体3d姿态评估-Contours extracted from the 2d image features, by linear regression, the establishment of 3d human body posture from the feature to the return of function, to achieve the body posture assessment 3d
kalmanPtracking
- 提取图像中一个简单线性物体的特征并用卡尔曼滤波跟踪-Extracted image features of a simple linear objects and use Kalman filter tracking
myPCA
- 主元分析，主要用于多维数据的降维处理，能够从多维数据中提取出最主要的元素，从线性变换的角度来说就是坐标表换到一个能够体现系统特征的基座标系上-Principal component analysis, multidimensional data is mainly used for dimension reduction process, multi-dimensional data can be extracted from the most important elements, from
voice-recognition_matlab-code
- 读入语音文件，并对其做时域、频域的分析，提取相关特征参数。进行线性预测分析，得到LPC谱等线性预测参数，并做了基于预测误差的基音周期估计。-read .wav files，analysing them in time domain，frequency domain and extract some feature parameters related，then do linear prediction analysis ，and get LPC linear prediction paramet
daima-high-spat-ial-remote-sensing
- 高分辨率遥感图像信息提取，小波 多窗口线性保持 联合特征去噪 高分辨率影像-wavelet multi-window linearity r eserve char act er noise cleaning high-spat ial remote sensing
cu430
- 进行逐步线性回归，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- Stepwise linear regression, Computation Method D phononic bandgap plane wave, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction.
基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
- 文章深入研究了 SIFT 特征点提取的原理及过程，以基于 K-D 树结构的近邻算 法对呈线性变换的两幅图像在不同视角和噪声干扰情况下进行了特征点的粗匹 配，并通过随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus)进行特征点的提纯，删 除例如错误的匹配特征点对。针对粗匹配后误匹配点对较多导致的 RANSAC 算法 效率降低、运算时间变长的情况，论文以视差梯度约束对粗匹配点对进行预筛选， 提升了 RANSAC 算法的效率。根据匹配点对空间位置关系得出图像之间的变换模 型；最后将图像
SVM算法
- SVM算法的线性分类，图像分类单幅遥感图像特征提取分类(Linear classification of SVM algorithm, image classification, feature extraction and classification of single remote sensing image)