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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
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聚类分析是将集合中的数据按其相似性大小分成不同类别的一种方法,它是模式
识别中多变量无监督学习的一个分支,己成功地用于医学,地质,财务,工程,图像
处理和文档等的数据分类中；含有实现此算法的源码
-cluster analysis is to pool the data according to similar size into a different category, It is pattern recognition multivariable Unsupervised Le
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论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究
作者:张镭
作者专业:计算机软件人工智能
导师姓名:黄战
授予学位:硕士
授予单位:暨南大学
授予学位时间:19990501
论文页数:59页
文摘语种:中文文摘
分类号:TP18 TP391.4
关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别
摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
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运动检测的目的是从序列图像中将变化区域提取出来。运动区域的有效分割对于目标分 类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区 域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使 得运动检测成为一项相当困难的工作。-The purpose of motion detection from image sequence changes in the region will be extracted. Sports region segm
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人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有
着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提
取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像
的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深
入研究。
针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该
算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛
可
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彩色图像边缘检测及分类，pdf格式的论文，详尽具体，硕士学位论文-Color image edge detection and classification, pdf format, paper, detailed concrete, a master' s degree thesis
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This paper presents a new human skin color model in
YCbCr color space and its application to human face
detection. Skin colors are modeled by a set of three
Gaussian clusters, each of which is characterized by a
centroid and a covariance matr
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Color fundus images often show important lighting variations, poor contrast and noise. In order to reduce these imperfections and generate images more suitable for extracting the pixel features demanded in the classification step, a preprocessing com
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非线性svm实现样本点的分类，并输出图像，输入数据为矩阵-Nonlinear svm to achieve a classification of the sample points, and the output image, the input data matrix
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为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
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本文以红外成像制导的图像处理分析和目标识
别为主线，针对各个环节所存在的困难，系统研究了目标识别系统中的图像滤波、
目标分割、二维目标特征提取、三维目标特征提取和分类识别等问题。
-The main line of the image processing and analysis of the infrared imaging guidance and target recognition, target recognition system image filtering sys
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一篇关于遥感图像处理的地物分类方法的国外专家研究情况的PDF文献-A foreign experts to study the situation on the terrain classification method of remote sensing image processing PDF documents
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计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作
为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目
标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然
后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过
渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系
统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频
图像中的
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Abstract : As a powerful tool for image processing ，bi-dimensional empirical mode decomposition ( BEMD)
covers a wide range of applications． In this paper ，we explore a novel hyperspectral classification algorithm
which integrates BEMD and s
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稀疏表达及其应用的简单介绍，其中涵盖了稀疏表示、特征提取、压缩感知、图像增强、盲源分离、模式分类、目标跟踪和图像超分辨等。PPT和PDF是对应的，并添加了可视化的结果。-Sparse Representation and Its Application: Compressive Sensing, Visual Feature, Image Enhancement, Blind Source Separation, Pattern Classification, Object Tracking a
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由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时，对训练样本的选取依赖性很大，容易陷入局部最优的陷阱的情况，本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得
全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析，结果表明该方法可行，收敛
结果优于K-means 聚类算法，分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti
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The wavelet transform divides image into different but interrelated multi-resolution and multi-level
sub-bands, so quantization coding strategy of image wavelet coefficient has great flexibility. To address
to energy aggregation and correlated fe
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Abstract—Noninvasive ultrasound imaging of carotid plaques
allows for the development of plaque-image analysis methods associated
with the risk of stroke. This paper presents several plaqueimage
analysis methods that have been developed over th
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classification d image avec l algo FCM
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results than conventional LBP based schemes.
Several observations can be made for CLBP. First, LBP is a
special case of CLBP by using only CLBP_S. Second, we will
show that the sign component preserves more image local
structural information
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