搜索资源列表
ExtractGLCM
- 灰度共生矩阵方法用来提供一幅图像的灰度共生矩阵值，然后送到分类器中进行分类-gray level co-occurrence matrix，a very important method of extracting features
Bayes_classifier
- 贝叶斯分类器的设计实验，内有解释利于入门学习-Bayesian classifier design experiments, which help to explain the study entry
Adaboost_train
- ADBOOST的训练代码，有供训练的数据，弱分类器训练，强分类器训练，和错误率，对理解ADABOOST是很好的例程-codes of adaboost traning,containing data for traning, implementation of weakleaner and cascad,and error as well,it can help us leaning ADABOOST
2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA，the performance is nice！
BP
- 图像模式识别 模板匹配法 神经网络分类器 BP源代码-Image pattern recognition template matching neural network classifier BP source code
simpleABdemo
- Adaboost算法的基本思想是:利用大量的分类能力一般的弱分类器(weaker ifier)通过一定的方法叠加(boost)起来，构成一个分类能力很强的强分类器 眼eClassifier)，再将若干个强分类器串联成为分级分类器(ClassifierCaseade) 图像搜索检测。本文就是利用Adaboost算法将由类haar特征生成的弱分类器 成为强分类器，再将强分类器串联成为分级分类器。 -Adaboost algorithm basic idea is: the abi
PCA2D
- 人脸识别中2DPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。-Face Recognition 2DPCA algorithm matlab procedures, the use of nearest neighbor classifier to identify.
KernelPrincipalComponentAnalysis
- 用于图像识别的核主分量识别子程序，不包括分类器程序-For image recognition to identify the nuclear principal component subprogram does not include classification program
Bayes_classifier_useful
- 关于贝叶斯分类器设计的实验，适合入门，上一个传错了，抱歉-Bayesian classifier on the experimental design is suitable for entry, a mass is wrong, sorry
zifushibie
- 光学字符识别系统，包括图像预处理、特征提取和分类器设计。-Optical character recognition system, including image preprocessing, feature extraction and classifier design.
ipr.iso
- 《图像模式识别--VC++技术实现》/ 杨淑莹编著 配套cd 夲书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现。内容包括：模式识别的基夲槪念，模板匹配分类器，几何分类器，聚类分析，遗传算法聚类分析等。-" Image pattern recognition- VC++ technology to achieve" /杨淑莹edited夲book cd package introduced a variety of image pattern recognition algori
bayesgauss
- 图像模式识别中使用的高斯型贝叶斯分类器，提供完整的参数选择-Gaussian Bayesian classifier
picVC
- 图象模式识别--VC++技术实现 ① 选择【模板匹配分类器】菜单，可以应用模板匹配算法进行分类。 ② 选择【Bayes分类器】菜单，可以应用Bayes算法进行分类。 ③ 选择【线性函数分类法】菜单，可以应用线性函数算法进行分类。 ④ 选择【非线性分类法】菜单，可以应用非线性算法进行分类。 ⑤ 选择【神经网络分类器】菜单，可以应用神经网络算法进行分类。 -Image pattern recognition- VC++ technology to achieve
PatternRecognition
- 图象处理 模式识别 多种分类方法(最临近匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类、非线性函数分类、神经网络分类)识别0-9数字 手写数字与数字图片,包括设计训练样品库、可以选择多种分类器来识别识别0-9这十个阿拉伯数字，包括临时手写的数字，也包括图片中的数字 -Pattern recognition image processing a variety of classification (the most close to matching classifier, Bay
AdaBoost_weaklearner_1
- adaboost 弱分类器学习算法,最成功的人脸识别算法。但是学习时间很长，这是它的缺点-adaboost
wode
- 可以使用cv里面自带的分类器进行人脸检测，效果不错-Cv can be used inside the built-in classifier for face detection, good results
NaiveBayesianclassifier
- 朴素贝叶斯分类器识别鼠标输入的字母A-J-Naive Bayesian classifier to recognize the letters AJ mouse input
Bayes
- 传统贝叶斯分类器，最小错误率贝叶斯分类器、最小风险贝叶斯分类器-Traditional Bayesian classifier, the minimum error rate classifier, minimum risk Bayes classifier
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- 大名鼎鼎的方帅的博士学位论文---目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下:首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特
Pattern-Recognition-ppt
- 介绍模式识别的基本概念，详述了贝叶斯，参数估计，线性分类器，神经网络，随机方法，无监督学习与聚类等-Introduce the basic concepts of pattern recognition, Bayesian detailed, parameter estimation, linear classifiers, neural networks, stochastic methods, unsupervised learning and clustering, etc.