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VC++编写的字幕滚动、交替变换的文字效果,基于MFC技术,与“调皮老鼠”的功能有点相似,个人练习做的,相信新手会喜欢的。
-Written in VC++ subtitles scrolling text effects alternating transformation, based on MFC technology, and the " mischievous mouse" feature is somewhat similar, individual exerc
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数据降维算法
K_L变换是一种最优正交变换,以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q,来对该矢量信号X做正交变换Y=QX,则称此变换为K-L变换(K-LT或KLT)。-Data reduction algorithm K_L optimal orthogonal transform is a transformation to vector signal covariance matrix Ф X normalized orthogonal feature vect
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特征选择与变换的算法实现,计算贡献率与主成分分析-Feature selection and transformation algorithms to calculate the contribution rate and principal component analysis
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图形图像处理的基本程序功能集。。包括图像的各种变换。各种噪音的添加。中值滤波。各种边缘测试等-Graphic image processing feature set of the basic procedures. . Including images of a variety of transformation. All kinds of noise added. Median filter. A variety of edge testing. .
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PCA又为主成分分析,是一种特征提取方法, 它通过线性变换寻找一组最优的单位正交向量基,用他们的线性组合来重构原样本-PCA and the main component analysis, a feature extraction method, which by finding a set of optimal linear transformation unit orthogonal base vectors, with their linear combination to recons
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论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC,它是基于人耳听觉
特性设计的一种特征参数,在静音环境下能得到较高的识别率,但在
信噪比较低时识别率急剧下降,不利于实用化。本文通过对MFCC算
法的分析和研究,发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的
。分析窗,这不符合语音信号特性,而小波变换具有多分辨率特性,更
符合人耳的听觉特性。因此,本文将小波变换和MFCC算法相结合,
提出了三种新的语音识别特-Speech recognition has wide use in
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本文在比较多种仿射不变性区域的基础上,选取最大稳定极值区域(MSER)对图像内容进行分割和提取,并通过构造仿射不变量的方法,对提取出来的区域进行规整化,进而从规整化的区域中提取SIFT描述子,然后根据匹配目标的需要进行特征的组合、变换,以形成易于匹配、稳定性好的特征向量,从而把图像匹配问题转化为特征的匹配问题 通过改进的K均值算法对特征向量进行聚类,聚类中心作为图像的视觉关键词:利用视觉关键词的思想,把文本检索技术领域的方法移植到图像检索应用上;并研究视觉关键词之间的空间约束关系。-Most r
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SIFT的技术文档,SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-SIFT feature matching algorithm is matching feature points at home and abroad in the research field of the hot issues and difficulties,
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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。-SIFT feature matching algorithm is matching feature points at home and abroad in the research field of the hot issues and difficulties, and the m
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这是个基于VC++的图像处理系统,主要实现实现系统能对图像文件(bmp、 jpg、 tiff、 gif等)进行打开的功能
2.实现系统能对图像文件进行保存,另存的功能
3.实现系统能对图像文件进行打印的功能
4.实现系统退出操作的功能
5.图像分割:阈值分割、区域生长、分裂合并 、区域增长法、特征空间聚类法、用分水岭变换分割法等各种方法,实现复杂区域的分割
希望对大家有用-This is based on VC++ image processing system, t
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开启高级模式后,如果某栏目不为空则使用高级模式配置,否则该栏目使用普通配置模式
坐标转换是指找字,找图功能自动将找到的坐标写入 MoveTo 上面的坐标栏中
这个要注意->【把要测试的字库和图片一并放到本程序同目录下的“test“文件夹下,并且字库名一定是“dm_soft.txt”】-Open the Advanced mode, if a column is not empty then the configured using the advanced mode, otherw
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介绍小波变换的基本原理 针对农机产品变速箱齿轮出
现故障时产生的非稳态脉冲信号特点 选择合适的小波 应用
小波变换准确地诊断变速箱齿轮裂纹故障 证明了小波分析的
应用价值"-It is introduced for the cardinal principle of wavelet transformation. It is aimed at no steady state pulse signal feature when agricultural machinery produc
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使用下采样帧构成的列向量的PCA系数作为每帧特征(原则上,也可以使用其他类型的关键帧特征),多帧特征构成特征矢量,以高斯概率模型的后验概率衡量相似性、并建立k维树结构的索引进行搜索,文中对噪声、模糊、再压缩、加Logo,及其这些变换的两两组合进行了实验(丢帧很少时也可以),速度很快,适合于大规模因特网视频的搜索。-Use sampling frame column vector of the PCA coefficients as each frame features (in principl
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wavelet transformation used for feature extraction
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KPCA是一种基于核的主要成分分析,是一种由线性到非线性之间的桥梁。通过非线性函数把输入空间映射到高维空间,在特征空间中间型数据处理,引入核函数,把非线性变换后的特征空间内积运算转换为原始空间的核函数计算。
基本思想是通过某种隐士方法将输入空间映射到某个高维空间(特征空间),并在特征空间实现PCA。对该算法进行了详细的说明-KPCA is a kernel-based principal components analysis, is a bridge between the linear
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Sift算子最早是由D.G.Lowe于1999年提出的,当时主要用于对象识别。
2004年D.G.Lowe对该算子做了全面的总结,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子sift(Scale Invariant Feature Transform)算子,即尺度不变特征变换。-Sift child the first count by DGLowe in 1999, was mainly used for object recognition
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这是一个半自动的基于特征的图像配准程序。在程序中,需要手工选择特征点,程序会自动寻找到相匹配的特征点,然后自动计算仿射变换参数。本程序添加了一个对话框来完成图像配准的设置和相关图像配准工作。-This is a semi-automatic based on features of image registration procedures. In the program, need to manually choose feature points, and the program will
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1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点:
a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctive
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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多,但中文方面的介绍较少.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
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介绍candide模型的用法,及candide模型的特征点的变换-The introduction candide model of usage, and candide model the transformation of the feature points
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