搜索资源列表
fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
rldw
- 本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and submit a complete set of facia
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
基于XML的多媒体信息检索的研究
- 因特网的飞速发展与多媒体信息的广泛应用极大地改变了人们获取多媒体信息的方式和手段。各种多媒体信息检索系统已逐渐成为各类用户获取多媒体的主要工具，但是目前的两种多媒体检索方法—基于文本的多媒体信息检索和基于内容的多媒体信息检索，二者有固有的缺点，表现为:基于文本的多媒体检索，利用文本对多媒体进行描述，容易引起信息失真等缺陷。而基于内容的多媒体检索，在多媒体信息内容的描述、特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构化的选择等方面具有问题。这些问题的出现导致多媒体检索系统的检索效果往往不能尽如人意，
yixue
- 计算机辅助诊断数字医疗图像增强方法中,简单地应用直方图均衡化方法是不完善 的,直方图匹配化是常规辅助方法之一·以牙X线根尖片图像为例,分析图像特征,采用Gauss函 数来构造多峰曲线,生成匹配化直方图,是一种实用增强方法 -Computer-aided diagnosis of digital medical image enhancement methods, the simple application of histogram equalization method is im
TEX_3D
- ，提出了一种利用人眼的视觉特性，采用不规则块、随机覆 盖法和曲线最优匹配的纹理合成新方法L新方法分两个步骤：首先根据人眼的视觉特性，采用智能选择 工具从样本纹理中抽取出具有明显边界特征的不规则块，然后采用随机覆盖法和曲线最优匹配法来决 定如何把不规则块拷贝到目标纹理中L和已有的合成方法相比，新方法能更好地保持纹理的边界结构 特征L实验表明该方法可以快速高效地合成高质量的纹元式纹理-, A use of the visual characteristics of the human
paper2
- 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。-Speech recognition technology, including feature extraction techniques, pattern-matching criteria and the three aspects of model training t
safjfd
- 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信 号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数，在 训练阶段，采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量
ImageMosaic
- 一些关于图像拼接的论文，包括特征提取、特征匹配和RANSAC特征点提出等-The articles of image mosaic, including feature extraction, feature matching and RANSAC the feature points purification algorithm
SIFT
- SIFT算法，基于特征的特征点提取及基于置信度的特征匹配-SIFT algorithm, feature-based feature extraction and matching based on the characteristics of Confidence
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
sift-based-on-edge-corner
- SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算 量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根 据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结 果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
SIFT_VS
- 用vc6.0实现的sift特征匹配，本人亲试了的，非常好用-Vc6.0 achieve with sift feature matching, I tried pro, very easy to use
PCA-SIFT
- 用pca-sift实现特征匹配，是sift算法的改进，可直接使用-Achieved with pca-sift feature matching is improved sift algorithm can be used directly
Sift_MatlabPC
- 用matlab和vc6.0实现sift特征匹配，本人亲测，可用-Vc6.0 achieve with matlab and sift feature matching, I pro-test, available
2005510101315809
- 提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
csift关键点检测与匹配
- 一种改进的颜色的尺度不变特征变换（CSIFT算法）,结合颜色特征与稽核特征，针对特定场景，实现目标的关键点检测与匹配
Image-Stitching
- 基于SIFT特征的全景图像拼接 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 -Image Stitching
Compass-feature-image-matching
- 这是一篇关于特征检测与匹配的文章，并且我附上自己的总结，文中不仅对目前为止所有的特征提取的发展历程及优缺点做了一个大致的总结，还提出一种新的特征匹配方法，值得学习图像处理的同学来进行相应的研究-This is an article about the feature detection and matching of the article and I attach a summary of his, in this paper not only of so far all the featur
m_f
- 在数字信号接收中，滤波器的作用有两个方面，使滤波器输出有用信号成分可能强；抑制信号带外噪声，使滤波器输出噪声成分可能小，减少噪声对信号判决的影响。对最佳线性滤波器称为匹配滤波器。在数字通信中，匹配滤波器具有广泛的应用。因此匹配滤波器是指滤波器的性能与信号的特征取某种一致，使滤波器输出端的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值最大。(In the digital signal reception, the function of the filter has two aspects, which mak