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搜索资源列表

  1. 多特征图像识别核心算法

  2. 基于小波变换，cled边缘提取和支持向量机的多特征图像识别核心算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-17
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：tttaaacccaaa

  1. 一种多特征向量表示的网站分类方法

  2. 一种多特征向量表示的网站分类方法

  3. 所属分类：专业指导

  1. java求矩阵的特征值和特征向量

  2. 　　这几天做一个项目，需要用到 求矩阵的特征值特征向量。我c++学的不好，所以就去网站找了很多java的源代码，来实现这个功能。很多都不完善，甚至是不准确。所以自己参考写了一个。这个用于我一个朋友的毕业设计。结果肯定正确。话不多说，贴源代码！

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-05-25
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：a442180673

  1. 很好地国外开源的算法库（矩阵特征值特征向量）

  2. 很好用、很方便的开源算法库，比MTL和TPL等开源矩阵算法库精炼很多，很好用。能够方便的求解矩阵的特征值和特征向量。供大家学习参考。想要更多资料可以直接去官网免费下载

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-06-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zssureqh

  1. 基于多特征判别的密封圈缺陷检测

  2. 针对小直径任意形状密封圈的缺陷自动检测,提出一种基于图像处理的多特征检测识别方法。对密封圈图像进行二值化、滤波、轮廓提取与跟踪等预处理,获取密封圈边界内外轮廓线;通过定义轮廓曲线段偏移概率矩阵,计算了偏移二阶矩、熵以及最小外接矩形宽长比,构建了特征向量;采用基于均值向量和标准差向量的分级筛选,判断缺陷是否存在及其位置,并对检测到的缺陷点按欧氏距离进行合并。实验仿真结果表明,该方法能够检测出不同形状密封圈中毛边、缺损等缺陷,多特征的组合使用使整体检测率达到91.6%,给密封圈的质量检测提供了一种良

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：517kb
    • 提供者：weixin_38528463

  1. python使用knn实现特征向量分类

  2. 这是一个使用knn把特征向量进行分类的demo。 Knn算法的思想简单说就是：看输入的sample点周围的k个点都属于哪个类，哪个类的点最多，就把sample归为哪个类。也就是说，训练集是一些已经被手动打好标签的数据，knn会根据你打好的标签来挖掘同类对象的相似点，从而推算sample的标签。 Knn算法的准确度受k影响较大，可能需要写个循环试一下选出针对不同数据集的最优的k。 至于如何拿到特征向量，可以参考之前的博文。 代码： #-*- coding: utf-8 -*- __author_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38624746

  1. 基于K均值的直方图，使用多分辨率特征向量进行颜色纹理数据库检索

  2. 基于K均值的直方图，使用多分辨率特征向量进行颜色纹理数据库检索

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多特征和支持向量机的花生图像分类

  2. 基于多特征和支持向量机的花生图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：128kb
    • 提供者：weixin_38558054

  1. 基于特征值和特征向量的多维正弦波RD频率估计

  2. 本文针对多维正弦波的RD信号参数估计，提出了一种基于子空间的新算法。 该算法的远景构想是将RD采样数组重新排列为分布在第一维和该维中的一系列二维矩阵列，然后使用获得的矩阵列构造一组新矩阵。 结果，可以分别从构造的矩阵的特征值和特征向量估计第一维以及该维中的二维参数。 由于矩阵的特征值和特征向量是相关的，因此每个维中的估计信号参数会自动配对。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：602kb
    • 提供者：weixin_38688855

  1. 基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法

  2. 针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于LS-SVM的基于马氏距离的特征向量选择方法在模拟电路诊断中的应用

  2. 基于支持向量机（SVM）的模拟电路多故障诊断通常使用单个特征向量来训练所有二进制SVM分类器。 实际上，每个二进制SVM分类器针对不同的特征向量具有不同的分类精度。 但是，没有人讨论最佳或接近最佳的特征向量选择问题。 基于马氏距离，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的近似最优特征向量选择方法。 还讨论了小波类型，小波分解级别和归一化方法的选择问题。 两个带有参数故障的滤波器和一个带有硬故障和参数故障的非线性半波整流器被用作被测电路（CUT）。 仿真结果表明：（1）使用具有最大MD的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：428kb
    • 提供者：weixin_38737335

  1. 大规模稀疏矩阵的主特征向量计算优化方法

  2. 矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing, PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)的兴起, 利用GPU 来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU 体系结构特征两方面分析了PEC 运算的性能瓶颈, 提出了一种面向GPU 的稀疏矩阵存储格式——G

  3. 所属分类：其它

  1. OpenCV工作展示一个隐层感知器NN训练有HSV强度值的特征：OpenCV工作展示一个隐层感知器NN训练有HSV强度值作为分割水像素的特征向量来自水下图像中的非水像素-源码

  2. OpenCV工作展示了一个隐层感知器NN训练的HSV强度值 OpenCV工作展示了一个隐层感知器NN，该隐层感知器NN被HSV强度值训练为特征向量，用于从水下图像中的非水像素中分割水像素 以下使用OpenCV（4.2）库的工作使用多层（三层）感知器神经网络来训练和预测水下图像中的水像素，同时将色相，饱和度和值（灰色）强度值视为特征向量。 这项工作还提供了在1000个神经元以下增加其#neurons的效果。 请注意，它可能无法持续工作超过一千个神经元。 TrainData：它包含必须为CV_32F

  3. 所属分类：其它

  1. 融合多特征基于图割实现视频遮挡区域检测

  2. 为了准确检测视频中的遮挡区域，提出一种融合多特征基于图割的视频遮挡区域检测方法。基于光流和亮度信息提出三种新的遮挡相关特征—亮度块匹配特征、最大光流差特征和光流残差特征，并定义了所提特征的计算方法。以像素点为单位将所提特征组成特征向量输入随机森林分类器，获取像素点及邻接像素点对的遮挡相关信息。综合利用所获取的遮挡相关信息，通过构造遮挡检测能量函数将遮挡检测问题转化为优化问题。根据该能量函数构造无向图，并基于图割理论对能量函数进行求解，从而得到最终的遮挡区域检测结果。实验结果表明，同现有表现较好的

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多特征空间的三维目标离面旋转识别

  2. 基于识别目标真假和空间位置的需要,将180幅训练图像分成了4个训练集,分别计算每个训练集的特征向量,分析结果表明每个训练集可以用3个特征向量来表示,这样用12个特征向量就可以建立目标的4个特征空间,使目标分解与重构过程大大简化。利用待识别目标向量与重构向量之间的关系,不仅可以判别目标的真假,还可以确定目标所在的空间位置。模拟结果表明,提出的目标多特征空间的建立方法和目标识别准则是有效的,能够实现离面旋转条件下三维目标真假和空间位置的识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：835kb
    • 提供者：weixin_38645434

  1. 基于多特征提取和SVM参数优化的车型识别

  2. 提出了一种基于多特征提取和支持向量机(support vector machines,SVM)参数优化的车型识别方法,此方法解决了采用单一特征容易受到光照、天气、阴影等环境影响的问题,并且可以对运动中的车辆进行车型识别。首先,采集车辆样本并进行图像预处理,提取车辆的几何特征、纹理特征和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征;其次,将提取的多种特征量进行组合测试,并与单个特征量的测试结果进行比较;最后,采用粒子群算法优化SVM的参数并使用优化的S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：618kb
    • 提供者：weixin_38696196

  1. 基于特征向量的多谱线自旋回波串信号参数估计

  2. 针对存在加性高斯白噪声多参数变量的多谱线自旋回波串(SpinEcho Train,SET)信号参数估计问题,提出基于特征向量的2-D参数估计方法.将SET信号构造成2-D数据矩阵,按照不同的方式构造Hankel块矩阵束,利用子空间转移不变结构解得特征向量,依据特征向量的结构规律获得衰减因子和频率,基于最小二乘方法进一步获得信号幅度估计.该方法具有自动配对的能力,在相对高信噪比以及频率可分辨的情况下能够实现参数的有效估计,且计算复杂度较低.仿真数据结果证明了算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：880kb
    • 提供者：weixin_38597889

  1. 基于多特征融合的玉米前期图像的旱情识别

  2. 为实现对玉米植株旱情的分析, 针对目前农业干旱指标涉及领域较为广泛、获取困难的研究现状, 提出了一种基于多特征融合的玉米前期图像旱情识别方法。以正常和特旱两种情况的玉米植株图像为样本, 采用经典K-means算法对玉米植株图像提取感兴趣区域；进而提取分割后的玉米植株图像, 包括颜色、奇异值分解(SVD)、纹理等共计20维特征；采用遗传算法对20维特征选择有效特征子集；最后针对有效特征子集建立了基于最小二乘支持向量机的判别模型, 获取了玉米植株图像的旱情信息。将单个特征(颜色、SVD、纹理)直接融

  3. 所属分类：其它

  1. 基于IKSVM的多特征行人检测算法

  2. 针对如何协调行人检测精度和检测速度的问题，采用基于IKSVM的多特征行人检测方法。将梯度直方图特征（HOG）、局部二值模式特征（LBP）和Gabor特征融合成含轮廓、纹理、灰度信息的新特征向量集，引入偏最小二乘法（PLS）进行特征降维，运用加*叉核支持向量机（IKSVM） 训练行人样本形成行人分类器，实现视频序列中的行人检测。实验结果表明，改进后的行人检测算法优化了系统结构，在提高检测精度的同时，保证了检测速度。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类

  2. 点云分类是机载LiDAR点云应用于城市建模、道路提取等的重要阶段。虽然点云分类的方法有很多,但依然存在如多维特征向量信息冗余、复杂场景下点云分类精度不高等问题。针对这些问题,提出一种基于多基元特征向量融合的点云分类方法。该方法分别基于点基元和对象基元提取特征向量,并结合色彩信息,利用随机森林对点云数据进行分类。实验结果表明,所提的多基元分类方法相较于单基元分类方法能够获得更高的分类精度。为了进一步分析随机森林用于点云分类的有效性,分别使用支持向量机(SVM)以及反向传播(BP)神经网络进行对比分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38556205
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