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- 图片预处理，包括二值化、归一、去噪、细化全操作。-Image pre-processing
particle_neighbor_search_(latest_version)
- 介绍了如何在CUDA上搭建KD-TRIE，以及如何在CUDA上对其进行搜索和预处理，使其能适应解决粒子邻居搜索问题。-Describes how to build CUDA on KD-TRIE, and how to search them on CUDA and pre-treatment, so that it can adapt to solve the particle neighbor search problem.
NeuralNetwork
- 提出一种基于改进Sobel算子的车牌定位算法，首先对已经通过预处理的车牌图像使用改进的Sobel算子进行运算，然后使用迭代求图像最佳分割阂值的算法二值化车牌图像最后结合水平投影和垂直投影算法对候选区域分析锁定车牌位置。 -Proposed based on improved Sobel operator license plate location algorithm, first pre-processing of the license plate image has adopted t
Platerecogniztion
- 实现了对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。-License plate recognition system to achieve the right of the image pre-processing, vehicle license plate location, character segmentation and character recogniti
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- 介绍了一种基于DSP的通用型数据采集与预处理系统，设计计了以通用型数字信号处理器DSP芯片为主体的数据采集和预处理电路。-This paper introduces a general-purpose DSP-based data acquisition and pre-treatment system designed to count a universal digital signal processor DSP chips as the main data acquisition and
Research_on_Network_intrusion_detection_based_on_d
- 本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,从经预处理的包含网络连接信息的 审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则,并用来检测入侵行为。对Apriori 算法中求频繁集时扫描数据库I/O 负载惊人 的问题提出了一种改进办法。为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘。实 验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性。-In this paper an intrusion detection system
view
- 这是QT里实现输入预处理 最后将结果显示的view功能-This is a QT where the input pre-view the final results shown in functional
modelvswiew
- 这是QT里实现输入预处理 最后将结果显示的view功能-This is a QT where the input pre-view the final results shown in functional
paper
- 本文件存放了许多关于图像预处理波变换方法的外文文献，共同学习之-This document is stored a lot about the image pre-processing wavelet transform methods in foreign language literature, learning together
Matlab-Import-Filter-2-4-src
- 用于进行EEG文件的预处理读取 为集成化的工具箱，具有读取初始文件头的功能-Used for the pretreatment EEG file to read for the integrated toolkit, with the function to read the initial file header
A_Pretreatment_Method_of_Biometrics_Based_on_Color
- 生物特征识别技术作为一种身份鉴别手段具有独特的优势。在生物特征识别系统中, 采集数据的预处 理是不可或缺的环节。以人脸识别为例, 介绍了一种在复杂背景的彩色图像中, 基于颜色和知识的生物特征预处理 方法。首先利用颜色信息从图像中分割出类肤色区域, 然后运用人脸几何特征和眼睛的提取定位人脸。仿真实验表 明, 该算法能较为准确地定位彩色图像中的正面或小角度偏转的人脸, 具有较快的运算速度。-Biometrics as an identification tool has a unique
dataimport
- 用于脑电信号的读取 具有预处理过程 及滤波-EEG is used to read with the pretreatment process and the filtering
bp
- 图像预处理，在进行图像识别前，首先要对失真的变质的图像进行预处理，即先对图像进行滤波处理，出此之外还对图像进行增强处理。-The image pre-processing, carrying out image recognition, we should first of the distortion of the deterioration of the image pre-processing, that is, first filtering the image out of this
bp-fenge
- 对图像进行了预处理，同时确定了图像的分类数，对图像进行了基于自组织特征映射的图像聚类处理。-Of the image of the pre-processing, while identifying the classification of the image the number of pairs of images based on self-organizing maps clustering image processing.
200642991948257
- 提出了一种利用肤色信息，建立 YCbCr 肤色模型空间作为人脸检测的预处理手段，利用小波分解和 BP 神经网络作为检测方法。对算法进行仿真验证，实验结果表明：该肤色模型空间 对光线、遮挡以及姿 态 有很好的 robust 特性 ；本检测方法达到较好的检测效果。 关键词 : 小波分解；神经网络；亮度补偿-Skin color model based on an oval face detection method
51kaifa
- 51单片机开发宝典,C语言和汇编语言交叉开展.包括原理图和相应的程序,值得一看! 目录 第1部分 51系列单片机基础 第1章 51系列单片机概述 第2章 51系列单片机基本结构 第3章 51系列单片机的指令系统 第4章 51系列单片机的定时/计数器 第5章 51系列单片机中断系统 第6章 51系列单片机的串行接口 第2部分 51系列单片机程序设计 第7章 汇编语言程序设计 第8章 单片机C语言程序设计基础 第9章 C51的数据结构与函数 第10
REandNURBS
- 一篇关于点云预处理，利用NURBS生成曲面实体，并进行数控加工的论文，本着学习的交流的原则和大家共享，版权为原作者和原学校，希望对大家有帮助。-One on the point cloud pre-processing, the use of NURBS surface is generated entities, and make CNC machining of papers, in line with the exchange of learning the principles and
On-line-signature-verification-system
- 在线签名鉴定系统实例：签名数据的输入、方向分布的计算、文件数据的读取、预处理函数、识别算法、典型的保存和装载模板的示例-On-line signature verification system example: signature data input, the direction of distributed computing, file data reading, pre-processing functions, recognition algorithm, a typical exa
face
- 人脸特征识别运用VC++编程实现，包括图像提取，预处理和特征提取等，最终实现人脸识别的功能。-Face VC++ to achieve
Seal-recognition-algorithm-instance
- 印章识别算法,即预处理、特征的提取。由于一个实际的印证识别系统涉及很多内容，不单单是图像对比的问题，现给出了基本的实现。-Seal recognition algorithm, namely, preprocessing, feature extraction. As a practical proof identification system involves many elements, not just the question of the image contrast, are gi