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五点算法
- 计算机视觉中一篇经典的五点算法
计算机视觉
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最大团问题的各种算法和源代码
- 最大团问题（Maximum Clique Problem, MCP）是图论中一个经典的组合优化问题，也是一类NP完全问题，在国际上已有广泛的研究，而国内对MCP问题的研究则还处于起步阶段，因此，研究最大团问题具有较高的理论价值和现实意义。 最大团问题又称为最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem），在市场分析、方案选择、信号传输、计算机视觉、故障诊断等领域具有非常广泛的应用。目前，求解MCP问题的算法主要分为两类：确定性算法和启发式算法。确定性算法有回溯法
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- 人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果-Face recognition is the field of machine vision and pattern recognition, one of the most challenging issues, but also
AForge帮助文档
- AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源，还有很多应用程序例子，包括计算机视觉与人工智能
computer-vision-
- 计算机视觉,贾云德PDF版,computer vision-computer vision
Ojala_LBP_PAMI02
- 是LBP突破级别的始祖性文章，来自图像处理与计算机视觉领域最顶级的期刊PAMI，是大家学习LBP的一个最好文章-a best paper for lbp PAMI
GAC_IJCV1997
- 该文章是边缘活动轮廓模型之测地活动轮廓模型的始祖性文章，来自顶级计算机视觉领域期刊IJCV，是学习活动轮廓模型之GAC模型的最佳选择-a best paper for GAC model
qj117
- 关于神经网络控制，本程序的性能已经超过其他算法，非常适合计算机视觉方面的研究使用。- On neural network control, This program has exceeded the performance of other algorithms, Very suitable for the study using computer vision.
cedbk
- 基于K均值的PSO聚类算法,非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- K-means clustering algorithm based on the PSO, Very suitable for the study using computer vision, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method.
hxsga
- ldpc码的编解码实现，含噪脉冲信号进行相关检测,非常适合计算机视觉方面的研究使用。- Codec ldpc code implementation Noisy pulse correlation detection signal, Very suitable for the study using computer vision.
cs828
- 是本科毕设的题目，非常适合计算机视觉方面的研究使用,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。- The title of the commercial is undergraduate course you Very suitable for the study using computer vision, The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calcul
ntuhu
- 通过虚拟阵元进行DOA估计，非常适合计算机视觉方面的研究使用,欢迎大家下载学习。- Conducted through virtual array DOA estimation, Very suitable for the study using computer vision, Welcome to download the study.
gunfaiyan
- 数学方法是部分子空间法，独立成分分析算法降低原始数据噪声，非常适合计算机视觉方面的研究使用。- Mathematics is part of the subspace, Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, Very suitable for the study using computer vision.