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搜索资源列表

  1. harris_detect

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  2. 本程序实现打开两幅图像并且提取Harris角点,是角点特征匹配的第一步,对做立体匹配的朋友来说是一个很好的资源。-the program opened two images and extract Harris Corner, Corner is the first step to feature matching, so stereo matching pair of friends is a good resource.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:6.62mb
    • 提供者:*2000
  1. liangwei

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  2. 在复杂背景下车牌分割和识别:统计和特征匹配的算法-in complex background segmentation and identification plates : statistics and feature matching algorithm
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:676.98kb
    • 提供者:许奕强
  1. 4

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  2. :本文较为系统地介绍了纸币面值数字图象识别的计算机仿真。文中详细介绍了模版 匹配、特征点匹配、神经网络等字符识别方法,并进行了比较。根据本文研究对象的特点,选择 了从分析数字本身的拓扑结构入手,根据字符投影分布的规律来判断和识别的方法,成功实现 了纸币面值的识别。-: This article notes a more systematic introduction to digital image recognition, face value of the computer si
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:191.87kb
    • 提供者:
  1. RecognizeTest

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  2. 在vc++开发平台下,利用神经网络来进行图像数字识别,经过特征训练来进行识别匹配-In vc++ development platform, the use of neural networks for digital image recognition, through the training to identify matching features
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-24
    • 文件大小:7.72mb
    • 提供者:安知
  1. research-of-gesture-recognition

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  2. 近年来手势识别技术的快速发展,基于手势识别技术的人机交互应用系统的建立使得人机交互的发展前景广阔。从 手形、手势和手形手势的建模出发,介绍了模板匹配、特征提取、神经网络和隐马尔可夫模型4 种手势识别的方法,并且综述 了基于手势识别技术人机交互的发展,详细介绍了3 类人机交互系统:漫游型系统、编辑型系统和操作型系统。-The rapid progress of techniques in hand posture and gesture recognition provides a pro
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-24
    • 文件大小:307.21kb
    • 提供者:Decheng Yu
  1. CLIPS_6.30_Beta.R3

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  2. clips最新版   CLIPS是一种专家系统工具,最初由NASA/Lyndon B. Johnson太空中心软件技术研究室开发出来。自1986年首次发布以来,CLIPS经历了不断的改进和完善。现在它已经被广泛的应用在数以万计的全球用户中。   CLIPS被开发出来以促进集成人类知识和经验的软件发展。   在CLIPS中,知识的表示有三种方式:   l 规则,规则表示法是基于启发式经验知识库的首要选择。   l 自定义函数和通用函数,这种方式是程序式知识表示的首选。   l 面向对象设计,也
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-22
    • 文件大小:6.76mb
    • 提供者:魏林
  1. face-recognition-based-on-pca

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  2. 基于主成分分析的人脸识别,用主成分分析提前特征,用模版匹配进行分类-face recognition based on PCA
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-25
    • 文件大小:175.48kb
    • 提供者:nihai
  1. Effectual-Method-for-Crowd-Counting

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  2. 对固定镜头下视频序列中运动人体的检测和跟踪方法进行研究,利用灰度图像差分双向投影信息检测人体目标,提出一种基于统 计运动区域几何特征固定比例的分割算法,使用最近邻匹配方法对人体进行跟踪。-Video sequences in the detection and tracking of the movement of the human body to study under the fixed lens, bi-directional projector information using
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-16
    • 文件大小:1.34mb
    • 提供者:刘伟豪
  1. RANSAC

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  2. ransac算法对特征点找到最好的模型匹配对,消除一些有缺点的误匹配-the ransac algorithm to find the best model matching feature points to eliminate some shortcomings mismatching
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2015-01-03
    • 文件大小:4.77mb
    • 提供者:李辉
  1. ORB_Test

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  2. 基于opencv的 orb特征点匹配的算法实例 比sift suft快很多-Opencv orb feature points matching algorithm instance is much faster than sift suft
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2014-03-06
    • 文件大小:55.18kb
    • 提供者:朱本福
  1. Speech-signal-classification-

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  2. 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果.-Speech characteristic signal recognition is an important aspect in the field of speech re
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-08
    • 文件大小:367.1kb
    • 提供者:吴军
  1. classification-of-Speech-signal-

    0下载:
  2. 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果-Recognition is the speech characteristic signal in the field of speech recognition is an i
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-08
    • 文件大小:477.79kb
    • 提供者:吴军
  1. Feature-selection-

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  2. 基于基因遗传算法的特征选择程序 高喊制图功能,直接给出匹配耦合-Feature selection based on GA in Matlab
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:2.22kb
    • 提供者:aimove
  1. templateMatching

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  2. 使用HoG 特征做模板匹配工作(matlab与C++混合编译)-template matching using HoG feature(matlab and C++)
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:451.8kb
    • 提供者:王淑丹
  1. tvnpv

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  2. 用于特征降维,特征融合,相关分析等,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。( For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Particle image segmentation and matching subroutines them
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:aswmgqvk
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