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  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究

  2. 基于卷积神经网络的车牌照字符识别研究310 第十二届全国图象图形学学术会议 以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网 来正确识别所有样本;Uc4层是网络的输出层即识 终分类能力来识别字符,特征提取必须能反应整 个字符的特征,才能达到较高的识别率;后者则 别层,显示网络最终的模式识别结果。 省去特征抽取,将整个字符直接作为神经网络的 差异提取层Uc的输出姐式(1)所示 输入。这种方式虽然在一定程度上增加了神经网 络结构的复杂度,但是网络的抗干扰性能和识别 n(n,)=max{(-)∑a()l(n

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：suiyu_eran

  1. 图像融合方法在细胞图像处理中的应用

  2. 图像融合作为一项先进技术被引入到生物细胞图像处理中,可实现图像的信息融合,完成图像配准,提高图像置信度,改善检测性能和空间分辨能力,最大限度地发掘细胞图像的信息资源。本文采用像素级的图像融合方法,将细胞荧光图像和透射图像信息融为一体,操作简便,能准确判断细胞内部荧光位置,有利于分析其生物机理和含义。

  3. 所属分类：其它

  1. 结合视觉感知的调焦窗口构建

  2. 为使靶场光测设备在进行基于图像的自动调焦过程中建立适当的调焦窗口以降低计算量并克服背景干扰，提出了结合视觉感知机制的调焦窗口构建方法。对图像进行金字塔分层获得多层子图；采用Gabor滤波器和基于高斯差分(DoG)的模型模拟人类大脑视皮层细胞功能，对子图层进行信息提取和特征融合，获得基于视觉感知的特征图；对该特征图进行阈值去噪，以减少干扰，并以边界扩展法建立适合于后续处理的矩形调焦窗口。实验结果证明，对于各种调焦状态下的图像，尤其是深度离焦状态，都能快速、准确地针对目标构建适当的调焦窗口，处理72

  3. 所属分类：其它