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danwenben
- 英文文本处理，去掉停用词，提取词干，提取文本特征向量-English text processing, removing stop words, stem extract, extract text feature vectors
65520781sxthzsb
- 对文字笔画特征进行提取，可以对图像中的文本区域进行定位。-Stroke extraction of text features, you can image in the text area to locate.
Text_Feature_Extraction
- 文本特征提取方法研究。文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。-Text Feature Extraction. And characteristics of the text of that item selection is text mining, information retrieval is a basic problem, which to extract from the text to quantify t
improved-MSER-algorithm-
- 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
BagofWords
- 该论文在知网上付费下载，为2011年9月最新的关于Bag of Wo rds 算法的框架和基本内容，是学习bag of words算法的很好的入门参考。Bag of Words 算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法, 算法充分学习文本检索算法的优点, 将图片整理为一系列视觉词汇的集合, 提取物体的语义特征, 实现感兴趣物体的有效检测与识别。-Bag of Word algo rithm is an efficient object r eco gnition alg or ith
SC_demo
- 整理图像特征点提取和分类的程序（可以作为场景分类的前期工作），自己调试过能运行，特征点提取用的SIFT算法，使用K-means聚类算法，将得到的20个聚类中心写入txt文本中-Finishing the image feature point extraction and classification procedures (which can be as the preparatory work of the scene classification), their own debugging
BagofWords
- Bag of Wo rds 算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法, 算法充分学习文本检索算法的优 点, 将图片整理为一系列视觉词汇的集合, 提取物体的语义特征, 实现感兴趣物体的有效检测与识别。文章主要研究了Bag of Wo rds 算法的框架和基本内容。-Bag of Wo in rds algorithm is an effective semantic features extracted and the expression of object recognit
clustering
- 一种基于期望最大化( E M) 算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特 征， 统计特征在视觉词汇本中的出现频率， 将图像表示成词袋模型； 引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像 特征到高层图像语义之间的映射模型； 然后利用 E M 算法拟合概率模型， 得到图像局部特征的潜在语义概率分布； 最后利 用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。-Latent Semantic probability distribution using the EM
phog
- 提取图像的phog 特征 ，结果保存在文本文件中-The extracted image phog characteristics, and save the results in a text file
matlab--finger
- 实现图片的特征提取及保存，实现指纹的基本特征提取，以txt文本输出-Implementation of image feature extraction and preservation
0LSH
- 局部敏感直方图特征算法matlab实现，可以应用在可视化目标追踪文本特征提取中，代码通过测试，可以直接使用-Visual Tracking via Locality Sensitive Histograms, which can be used in Computer Vision and Pattern Recognition
image-retrieval
- 最新的几篇图像检索方面的论文。在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。-The latest image retri several papers. On a retri principle,
MAERJIANCE
- 场景图像中文本占据的范围一般都较小，图像中存在着大范围的非文本区域。因此，场景图像文本定位作为一个独立步骤越来越受到重视。这包括从最先的CD和杂志封面文本定位到智能交通系统中的车牌定位、视频中的字幕提取，再到限制条件少，复杂背景下的场景文本定位。与此同时文本定位算法的鲁棒性越来越高，适用的范围也越来越广泛。文本定位的方式一般可以分为三种，基于连通域的、基于学习的和两者结合的方式。基于连通域的流程一般是首先提取候选文本区域，然后采用先验信息滤除部分非文本区域，最后根据候选文本字符间的关系构造文本
CBIR-system
- 随着计算机科技的发展，图像检索的应用也越来越成熟，根据检索性质可分为两类：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。本论文通过研究基于内容的图像检索中的几个核心算法，用于聚类分析的K-means算法，通过haar小波变换来提取图像底层视觉特征，以及使用F-范数理论来进行相似性度量，来设计一个离线的图像检索系统。(With the development of computer technology, the application of image retrieval is more and mo