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搜索资源 - mahalanobis distance
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一种新的计算马氏距离的算法，算法采用二次协方差矩阵操作，进而使距离考加入相对性因素。-a new Mahalanobis distance calculation algorithm, the algorithm using quadratic covariance matrix operations, thereby enabling the relative distance to take factors.
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用matlab实现的几种模式识别的方法，有切比雪夫距离法，马氏距离法，欧氏距离法。而且每种方法都给出了多种编程,Matlab achieved using several methods of pattern recognition, there are Chebyshev distance, Mahalanobis distance method, Euclidean distance method. But each method are given a variety of program
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vc+opencv计算欧氏距离和马氏距离-vc+ opencv calculating Euclidean distance and Mahalanobis distance
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模式识别的聚类算法 包括欧氏(Euclidean)距离，绝对值距离，切式距离，明氏距离，马氏距离-Clustering algorithm of pattern recognition, including Euclidean (Euclidean) distance, absolute distance, the distance-cut, Ming' s distance, Mahalanobis distance
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遥感图像的打开处理程序，能够打开单波段，多波段图像，几何图像变换，线性拉伸变换，平滑
处理包括并行和串行，锐化处理包括梯度锐化、Roberts锐化、laplace锐化、sobel锐化等，还
有用绝对距离和马氏距离算法进行的监督分类算法等，包括了RAW格式数据资源-The opening of remote sensing image processing, to open the single-band, multi-band images, geometric image
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產生k個d維的常態分布樣本，產生某個事前機率為P(wi)的常態分布的discriminant
function，計算任兩點間的Euclidean distance及Mahalanobis distance
-Generated k-d-dimensional normal distribution of samples to generate a prior probability P (wi) of the normal distribution of the discriminan
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本文针对SLAM算法中数据关联过程，提出了一种简单易行的改进方法，将欧氏距离与马氏距离结合用于数据关联。算法不必计算地图所有特征与所有量测之间的马氏距离，而是首先利用相对简单的欧氏距离计算缩小了待关联特征的搜寻范围。利用人工合成数据的仿真结果表明，改进后的数据关联方法可以大幅减少系统计算量，提高关联效率，且不会造成错误关联的增加。-This article SLAM algorithm for data association process, a simple method to Euclid
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Activity recognition program using Motion History Image s 7 Hu moments. The program compare the Mahalanobis distance of the Hu moments of the video input with the reference and find out the activities.
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基于欧拉-熵向量的图像检索,相似度可用马氏距离-Based on Euler- entropy vector image retrieval, similarity can be used Mahalanobis distance
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This package contains Matlab m-files for learning finite Gaussian mixtures from sample data and performing data classification with Mahalanobis distance or Bayesian classifiers. Each class in training set is learned individually with one of the three
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Mahalanobis Distance Function for Matlab.
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feature detection with mahalanobis distance
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Mahalanobis距離是一個可以準確找出資料分布上面極端值(Outliers)的統計方法,使用線性迴歸的概念,也就是說他使用的是共變數矩陣以及該資料分布的平均數來找尋極端值的產生,而可以讓一群資料系統具有穩健性(Robust),去除不必要的雜訊訊息,這邊拿前面共變數矩陣的資料為例,並且新增了兩個點座標向量來做Mahalanobis距離的比較-Mahalanobis distance is the information that can accurately identify the dis
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Facial Expression Recognition using Mahalanobis distance and correlation
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马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点
对，据此可求取2幅源图像间的仿射变换参数-Mahalanobis distance of the affine invariant features remove the false matching points
Yes, according to the source to obtain two parameter affine transformation between images
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距离公式计算，欧氏举例，马氏距离，巴氏距离-Distance formula, the EU' s example, Mahalanobis distance, the distance Pap
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利用matlab针对图像进行马氏距离计算-use matlab soft to compute the mahalanobis distance of the image
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it s Mahalanobis distance in pattern recognition
matlab code
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马氏距离是一种有效地计算两个样本集之间相似度的算法（数据之间协方差距离），与欧式距离相比，它考虑了各种特征之间的联系。本实验旨在通过给出的样本数据，设计一个最小马氏距离分类器并对测试点进行分类，然后将其与最小欧式距离分类器进行比较，实验得出当协方差矩阵为单位阵时，最小马氏距离分类器将与最小欧式距离分类器等价。-Markov distance is an effective method to compute the similarity between the two samples (data
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马氏距离判别分析，数学建模竞赛必备，有疑问可提出(Mahalanobis distance discrimination)
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