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功能对象(系统管理员): 1.可以新建N个用户网站，删除用户网站. 2.可以设置修改用户网站有效期,用户继费管理. 3.修改用户网站资料,管理用户网站内容. 4.可向所有用户发站内短信. 5.设置系统行业区域,让用户站选择分类. 6.随意添加模板,无须其他设置.用户站就可以选择模板. 7.支持彻底删除用户资料. (用户网站管理员): 1.修改站标,选择网站模板. 2.随意添加删除栏目. 3.随意添加删除管理网页,强大的在线web编辑功能. 4.有信息发布系统(你可以吊用数据库),产品管理系统,订
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Edge detection is one of the most commonly used operations in image analysis, and
there are probably more algorithms in the literature for enhancing and detecting edges
than any other single subject. The reason for this that edges form the out
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英语文献：基于上下文的目标分类：一个关键性的概述。简单易懂-English literature: Context-based target classification: a critical overview. Straightforward
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所谓“文件”是指一组相关数据的有序集合。 这个数据集有一个名称，叫做文件名。 实际上在前面的各章中我们已经多次使用了文件，例如源程序文件、目标文件、可执行文件、库文件 (头文件)等。文件通常是驻留在外部介质(如磁盘等)上的， 在使用时才调入内存中来。从不同的角度可对文件作不同的分类。从用户的角度看，文件可分为普通文件和设备文件两种。-The so-called "file" refers to the orderly collection of a group of related data.
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贝叶斯分类器，利用后验概率，对对已知属性对象进行分类可直接使用。
-Bayesian classifier using posterior probability classification known attribute object can be used directly.
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AS2Debug是为了弥补flash自带的trace的不足而制作的，增加了一下几个主要功能1.对object与Array做了解析，能输出包含的具体数据与类型2.对moovieclip做了处理，使用diggMc方法，能方便的输出包含的全部子影片的详细信息3.增加了信息分类与染色(分为trace，info，error，waring四种)
-AS2Debug is produced in order to compensate for the deficiencies of the flash t
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视频监控智能分析仿真，目标跟踪、物体分类，需要测试CSHHARP，配置directshow，
-Intelligent analysis and simulation of video surveillance, target tracking, object classification, need to test CSHHARP configuration directshow,
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基于一篇文章的代码实现-结合场景信息进行的目标分类（文章及文件名）-An article based code implementation- combined with scenes of target classification information (articles and file name)
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在视频图像中实现目标的实时目标分类和检测、跟踪-Achieve the goal of real-time video image object classification and detection, tracking
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For all classifier needs feature classification object .Here the program for height and width feature taken hand image.This program suitable for any single object in the image.
input
gray_img : input hand image or any measure image like 2d
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利用KNN算法实现模式识别，通过黎曼流形来衡量矩阵的相似性。-use the knn agrithm to object classification.
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The goal of this session is to get basic practical experience with SVM classification as well as with the visual object category detection in still images. We will consider a simple face detector based on the common “scanning-window” technique.
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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这些代码主要是IDL语言源码，主要功能：初始化ENVI,定标,大气校正,融合,镶嵌,裁剪,分类(监督+非监督),面向对象特征提取,结束ENVI(These codes are mainly IDL language source code, the main functions: initialization, ENVI, calibration, atmospheric correction, fusion, mosaic, cutting, classification (supervisi
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object classification using recognized scene text in natural images. While the state-of-the-art relies on visual cues only, this paper is the first work which proposes to combine textual and visual cues. Another novelty is the textual cue extraction.
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实现遥感图像地物分类，利用了BP神经网络，结果清晰功能强大(Realization of Ground Object Classification in Remote Sensing Images)
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