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搜索资源列表

  1. 将图像转换到HSV空间，并对其进行量化降维后，计算其颜色直方图

  2. 将图像转换到HSV空间，并对其进行量化降维后，计算其颜色直方图

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-01
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：afantongzhi

  1. 基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类

  2. 基于蒙特卡罗特征降维算法的小样本高光谱图像分类

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-14
    • 文件大小：361kb
    • 提供者：yangxiaozhu123

  1. PCA图像降维应用

  2. 压缩包包含一个Qt工程，利用Opencv2自带的PCA类对图像数据进行降维，并显示出样本图像和协方差矩阵特征图像。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-10-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u013752202

  1. [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像源码

  2. 该资源主要参考我的博客： [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937 包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。 本文主要讲述以下几点： 1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词)； 2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类； 3.使用PAC进行

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-20
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：eastmount

  1. 图像降维基本理论

  2. 详细江苏了图像降维基本理论，通俗易懂，距离详细

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-27
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：qq_23981335

  1. CroppedYale人脸数据降维 MATLAB

  2. CroppedYale人脸数据降维的MATLAB代码，使用PCA，SVD和MATLAB自带的PCA对比时间、准确度，可以直接运行。对比中心化给PCA带来的影响；对比PCA与SVD的异同；选取合适的维度k，并观察k个特征向量对应的图像；对比自己实现的PCA算法与matlab自带的PCA函数的性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-09
    • 文件大小：787kb
    • 提供者：hnn1994

  1. 高光谱图像pca分析特征提取

  2. 高光谱图像降维，可实现matlab对envi文件的直接读取，同时对高光谱图片直接处理。

  3. 所属分类：机器学习

  1. SLIC_DimensionReduction

  2. SLIC 高光谱图像降维...........................................................................................................................................................................................................

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：wuli_zhe

  1. UMPCA多线性降维分析方法

  2. 高维多线性降维分析方法，用于高维特征矩阵以及图像的降维分析

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_42717693

  1. 一种面向图像分类的流形学习降维算法.pdf

  2. 一种面向图像分类的流形学习降维算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 一种新的降维算法PCA_LLE在图像识别中的应用.pdf

  2. 一种新的降维算法PCA_LLE在图像识别中的应用.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于流形学习的高光谱图像非线性降维算法

  2. 针对高光谱图像同一像元内存在多种地物种类,且地物之间具有多重反射,导致高光谱数据的非线性,采用传统的线性降维算法效果不佳等问题,提出利用流形学习的方法来寻找嵌入在高维观测数据空间的低维光滑流形,实现高光谱数据的非线性光谱降维。模拟和真实高光谱遥感数据实验结果表明,与传统的线性降维方法 PCA相比,经过等距映射、局部切空间排列等流行学习算法降维后的高光谱图像具有更好的光谱端元可分性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：376kb
    • 提供者：weixin_38532849

  1. 降维算法LDA用于分类

  2. 本资源是机器学习常见方法LDA（线性判别分析）的源码，其主要功能类似于PCA，都属于降维算法。本次实现是依托于项目工程，裁剪掉了图像预处理特征提取部分，是降维算法在分类问题上的一次实现，为Matlab代码实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_35372102

  1. 图像降维之MDS特征抽取方法

  2. 作者：龚赛           编辑：龚赛           前  言 MDS，中文名叫“多维缩放”，是一种经典的降维方法，同时也是数据可视化的一种手段。最早起源于当我们仅能获得物体之间的相似性矩阵时，如何由此来重构它们的欧几里得坐标，如对一个国家的许多城市而言，假如我们不知道它们的经纬度信息，却知道所有城市两两之间的距离，就可以通过MDS方法重现它们的空间信息。MDS的基本思想很简单，要求原始空间中样本之间的距离在低维空间中得到保持。下面我们将对MDS的原理进行学习。 章节目录 准备知识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：weixin_38612095

  1. 地基天文图像降噪的联合局部和非局部先验

  2. 地面天文图像通常会遭受随机噪声的降低，这会对后续性能产生负面影响。 可以预期，局部和非局部变化是图像建模中同一枚硬币的两侧。 然而，大多数现有的去噪方法集中于分别对局部补丁的稀疏性或非局部自相似性信息进行建模，这可能导致较差的图像结构表示能力。 为了解决这个问题，我们通过将小框架和低秩先验方案相结合提出了一种用于天文图像降噪的统一方法。 一方面，基于合成的低秩先验被用来揭示相似补丁的固有低维子空间（即主边缘）。 另一方面，引入了基于分析的框架先验以捕获局部细微纹理结构。 实验结果证明了这种组合的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：768kb
    • 提供者：weixin_38643407

  1. 地基天文图像降噪的联合局部和非局部先验

  2. 地面天文图像通常会遭受随机噪声的降低，这会对后续性能产生负面影响。 可以预期，局部和非局部变化是图像建模中同一枚硬币的两侧。 然而，大多数现有的去噪方法集中于分别对局部补丁的稀疏性或非局部自相似性信息进行建模，这可能导致较差的图像结构表示能力。 为了解决这个问题，我们通过将小框架和低秩先验方案相结合提出了一种用于天文图像降噪的统一方法。 一方面，基于合成的低秩先验被用来揭示相似补丁的固有低维子空间（即主边缘）。 另一方面，引入了基于分析的框架先验以捕获局部细微纹理结构。 实验结果证明了这种组合的

  3. 所属分类：其它

  1. 迭代自适应维纳滤波器的遥感图像降噪

  2. 迭代自适应维纳滤波器的遥感图像降噪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：648kb
    • 提供者：weixin_38631182

  1. SIFT特征降维方法及其在图像检索中的应用

  2. 目前的图像检索技术主要利用图像的颜色、纹理、形状等特征来进行，其检索速度和精确度还不能满足用户需求。采用基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像检索，但由于特征点数及维数太大，给检索的实时性造成了影响。对SIFT算法利用局部保持投影(LPP)的方法进行降维，以减少特征点的个数,并利用增强型近似最近邻方法，在匹配时加入了二次判定机制，对可能匹配的点对进行握手确认，从而可以提高匹配的精确度。通过图像库中20幅图像的实验验证，证明了改进的SIFT算法在图像检索中的实时性及匹配率的提高，可以很好地应用在图

  3. 所属分类：其它

  1. 基于FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术

  2. 为了解决高光谱图像维数高、数据量巨大、实时处理技术实现难的问题,提出了高光谱图像实时处理降维技术。采用奇异值分解(SVD)算法对高光谱图像进行降维,又在可编程门阵列(FPGA)芯片中针对这一算法划为自相关模块、特征求解模块、特征提取模块和降维实现模块4个模块进行编程实现、仿真和验证。仿真结果表明,高光谱图像降维后数据量为降维前的1/3,而降维后的分类像素点误差为0.2109%,证明了奇异值分解算法进行高光谱图像降维算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

  1.  基于图论的人脸图像数据降维方法综述

  2. 近几年基于图论的降维方法越来越得到人们的关注，本文针对人脸识别中的核心问题即对高维数据进行降维的目的，首先介绍了有关图论的基本概念，通过总结各种人脸图像降维的方法，将这些方法统一到图嵌入框架中。然后结合线性与非线性的角度分析了各种算法的优缺点，得出了非线性图嵌入算法在挖掘人脸图像中的非线性特征以及在数据降维方面均优于传统的方法。最后针对现有的构图方式所存在的问题对今后的研究与发展方向进行了讨论。

  3. 所属分类：其它

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