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搜索资源 - object classification
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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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主要介绍在大型数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Large Databases, KDD）的各种技术，是专门针对决策支持中的各类问题进行讨论的高端课程。面向对象为软件工程专业硕士研究生。
本课程讲授的主要内容包括：数据预处理、数据仓库及OLAP、概念描述型数据挖掘、关联规则挖掘、分类挖掘和预测以及聚类挖掘，涉及的领域包括数理统计、概率论、机器学习、信息论、集合论等等。-Introduces knowledge discovery in large dat
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Decision tree learning algorithm has been successfully used in expert
systems in capturing knowledge. The main task performed in these systems is
using inductive methods to the given values of attributes of an unknown object
to determine approp
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Many state-of-the-art approaches for object recognition
reduce the problem to a 0-1 classifi cation task. Such re-
ductions allow one to leverage sophisticated classifi ers for
learning. These models are typically trained independentl
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王兴刚和白翔合作发表的CVPR2011的文章， Feature Context for Object Detection and Image Classification，可以用于物体检测和图像的分类，用到了特征上下文，Feature Context-PROCEEDINGS and white Xiang cooperation the published CVPR2011 article Feature Context for Object Detection and Image Classi
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In pattern recognition, the k-nearest neighbor algorithm (k-NN) is a method for classifying objects based on closest training examples in the feature space. k-NN is a type of instance-based learning, or lazy learning where the function is only approx
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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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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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里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
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遥感分析，一是目视解译，二是计算机信息提取，计算机提取包括自动分类、纹理识别、图像分割、还有面向对象的信息提取-Remote sensing analysis, one is visual interpretation, the two is the computer information extraction, automatic classification of computer includes extraction, texture recognition, image segmen
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课程ppt,一共九章。第一章绪论，关于软件工程的产生，分类，研究对象，层次结构，原理等内容，还包括用例图等-Courses ppt, a total of nine chapters. The contents of the first chapter, the generation of software engineering, classification, object of study, hierarchy, principle, including use case diagram
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使用C#实现的SIFT算子；SIFT目前最流行的图象特征表示方法，在图象分类，对象领域有广泛应用-Using C# implementation of SIFT operator SIFT currently the most popular method of image feature representation in image classification, object fields have extensive application
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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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opencv环境下实现对静态目标轮廓的分级提取及显示-opencv environment to achieve the classification of the static object contour extraction and display
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国国家标准学科分类与代码表(GB/T13745-92)
本标准规定了学科的分类与代码。本标准适用于国家宏观管理和科技统计。本标准的分类对象是学科，不同于专业和行业，不能代替文献、情报、图书分类及学术上的各种观点。-National Standards Subject Classification and code table(GB/T13745-92) This standard specifies the classification and discipline code. This s
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自己编的小波图像融合代码 直接matlab可以运行-----------------图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。
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LinearClassifier,线性分类器进行分类，通过制作一个基于特征的线性组合的价值分类决策。对象的特征也被称为特征值，通常是一个向量提出的机器称为一个特征向量。-LinearClassifier, linear classifier for classification, through the production of a feature-based value of a linear combination of classification decisions. Characte
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This code is useful for object image classification
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图像注释有多种方法。
目前主要有三种方法：基于对象分割的图像注释方法、基于固定大小分块的图像注释方法以及分类方法。本文将综述当前该
领域的研究现状。-are，Image annotation based On object segmentation，image annotation based on fixed-size
image partition and image classification．This paper will summarize the research st
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对场景分类和语义特征稀疏化的高层图像表示-Object Bank: A High-Level Image Representation for Scene
Classification & Semantic Feature Sparsification
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