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  1. Markov Random Fields for Vision and Image Processing(2011).pdf

  2. 这本书是全新的由微软剑桥研究院几位大神为编委，非常多的大神一起参与编写的。 在玩着好玩有趣的kinect的时候可能少有人关注背后的那些人。作为体感游戏中一个核心的技术，就是如何进行实时鲁棒的人体姿态估计（pose estimation）。kinect项目借助先进的摄像设备，使得原来一个复杂的问题变成一个简单的像素块预测问题。这本书的第一作者andrew blake就是kinect项目的负责人。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-14
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：zd0303

  1. CP-25-110-06_SPxWindowsExamples-v1-41.pdf

  2. CP-25-110-06_SPxWindowsExamples-v1-41.pdf 一个雷达图像处理的SDK说明。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：digaoyang

  1. 数据库的脸,(原名“ORL人脸数据库”),

  2. 官网可以下载，数据库的脸,(原名“ORL数据库”),包含一组面临1992年4月至1992年4月拍摄的图像在数据库实验室。用于人脸识别项目的背景下进行合作演讲中,视觉和机器人组的剑桥大学工程系. PGM格式的文件 每个图像的大小是92 x112像素,每像素256灰色的水平。图像是组织在40目录(一个为每个主题),表单的名称 sX,在那里 X表明主体数量(1 - 40)。在这些目录中,有十个不同主题的图片,名称的形式 Y.pgm,在那里 Y是这个主题的图像数量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：huafei731

  1. 面孔数据库

  2. 我们的脸部数据库（以前的'ORL脸部数据库'）包含一组1992年4月至1994年4月在实验室拍摄的脸部图像。该数据库用于与 剑桥大学工程部 言语，视觉和机器人小组合作开展的面部识别项目。 每个40个不同的主题有10个不同的图像。对于某些科目，图像是在不同的时间拍摄的，改变了照明，面部表情（开放/闭眼，微笑/不微笑）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。所有图像都是在黑暗的均匀背景下拍摄的，拍摄对象处于直立的正面位置（对某些侧面运动具有宽容度）。可以使用面部数据库的预览图像。 这些文件采用PGM格式，可

  3. 所属分类：机器学习

  1. 使用MATLAB深度学习进行语义分割

  2. 为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。以下所示训练过程也可应用于这些网络。本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?Modelfor

  3. 所属分类：其它

  1. 使用MATLAB深度学习进行语义分割

  2. 为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络 (CNN)。用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。以下所示训练过程也可应用于这些网络。 本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。该数据集为 32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。 本示例创建了SegNet网络，其权

  3. 所属分类：其它

  1. Opencv EigenFace人脸识别算法详解

  2. 简要： EigenFace是基于PCA降维的人脸识别算法，PCA是使整体数据降维后的方差最大，没有考虑降维后类间的变化。 它是将图像每一个像素当作一维特征，然后用SVM或其它机器学习算法进行训练。但这样维数太多，根本无法计算。我这里用的是ORL人脸数据库，英国剑桥实验室拍摄的，有40位志愿者的人脸，在不同表情不同光照下每位志愿者拍摄10张，共有400张图片，大小为112*92，所以如果把每个像素当做特征拿来训练的话，一张人脸就有10304维特征，这么高维的数据根本无法处理。所以需要先对数据进行降

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38746166