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  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差,该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-04
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：noztwo

  1. 一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法

  2. 这篇文章是介绍LSH算法的经典文献，文章中主要以SIFT特征作为不变描述子，在LSH算法的基础上提出一种改进的高维数据搜索处理算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-04
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：librabaxia

  1. 基于2DFLD的手背静脉识别算法

  2. 基于2DFLD的手背静脉识别算法 手背静脉识别技术采用非接触式,为了避免在采集图片时由于手背的旋转和平移给识别带来干扰,提出 一种手背静脉有效区域的定位方法,在手背截取出一个包含静脉信息最多的矩形。该算法主要利用基于不变特征点 的图像定位方法来寻找手背外侧边缘的特征点,然后定位分割出手背静脉有效区域的图像。实验证明该算法具有自 适应性,定位准确,速度快。由于经典的Fisher线性判别算法类内散度矩阵通常会是奇异的,提出一种基于二维 Fisher线性判别(2DFLD)的手背静脉识别方法。该方法直

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-07
    • 文件大小：440kb
    • 提供者：linoi

  1. 面向高维图像特征匹配的多次随机子向量量化哈希算法

  2. 比较好的解决高位图像特征的高校匹配问题的算法，多次随机向量化哈希，最邻近搜索

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：jwr4060533

  1. 超小波分析与应用（经典）闫敬文

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差,该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-09-16
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：u013488148

  1. 特征选择与图像匹配

  2. 面向对象分类方法是适合于高空间分辨率影像信息提取的技术之一，主要包括最邻 近和隶属度函数两种分类方法，具有小样本和高维特征的特点。其中，面向对象隶属度 函数的模糊分类更是适合于研究范围较大影像区域。实际应用隶属度函数分类时，一般 是针对研究区遥感影像的特点，根据经验知识，人为的分析和尝试极少量的特征，以分 类结果好坏决定是否选用该特征。显然这种方式具有一定的主观性和盲目性，缺乏科学 性和实用性，选取的特征难以保证分类的精度与速度。本文依托“十二五”计划中“高 分数据土地利用要素快速提取技术”课

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-20
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：lemonwumiao

  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差, 该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-04-19
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：play_snake00

  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差, 该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-05-01
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42102436

  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差, 该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-05-09
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：baroncc

  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差, 该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-14
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：qq_36117775

  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差, 该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-07-03
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：qq_42597243

  1. 超小波分析与应用（经典）

  2. 尽管小波变换在数据压缩和去噪声等领域取得良好的效果，可分离的二维小波变换（不是直接构造出），采用先对行做一次一维小波变换，再对列做一次一维小波变换扩展而来。或者直接用二个可分离的一维函数基直接构造的二维变换，从数学角度都不是真正的二维函数。基函数的支撑区域由区间扩展为正方形，基函数形状的方向性较差, 该问题制约着小波变换的进一步应用。同时，由于采用亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，对信息利用会产生较大的影响。众所周知，如果某个基函数能与被逼近的函数较好地匹配，则其相应的投影系数较大，变换

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：u014470398

  1. CBIR::national_park:基于内容的图像检索（CBIR）系统-源码

  2. 介绍 该存储库包含一个CBIR（基于内容的图像检索）系统 提取查询图像的特征，并从图像数据库中检索相似的图像 第一部分：特征提取 在此系统中，我实现了几种流行的图像功能： 基于颜色 基于纹理 基于形状 深层方法 所有功能均已模块化 功能融合 某些功能不够健壮，请转向功能融合 降维 维数的诅咒告诉我们，高维向量有时会失去距离属性 第2部分：评估 CBIR系统根据特征相似度检索图像 系统的稳健性通过MMAP（平均MAP）评估，评估公式参考 图片AP：每次命中的平均精度 depth = K表示系统

  3. 所属分类：其它

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法（二）

  2. 之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配算法，特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法。一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据另一种是K近邻查询，就是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，它就是最近邻查

  3. 所属分类：其它

  1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法（二）

  2. 之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配算法，特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法。一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据另一种是K近邻查询，就是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，它就是最近邻查

  3. 所属分类：其它

  1.  基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

  2. 针对SIFT算法复杂程度高，实时性差，在维数较高的图像配准中并不实用的问题，提出了一种基于线性鉴别分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量，然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验，实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时，实时性要优于传统的SIFT算法，其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：969kb
    • 提供者：weixin_38690017