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搜索关键字:模式识别    ( 621个结果
模式识别开发之项目---基于人头检测的人流量监测
最近在做基于Meanshift的人脸跟踪,效果一般。标准算法选择Hue分量作为特征,为了提高对背景的鲁棒性,有人提出了结合梯度、LBP等特征的多特征空间。但是直方图维数太少,而且丢失空间信息,使得特征分类价值退化严重。经测试,对于背景颜色与肤色类似(黄色)的情况,跟踪失效。因此看了看市面上的产品如何...
分类:其他好文   时间:2014-08-31 13:12:21    阅读次数:285
模式识别开发之项目---图像间的近似度计算
之前做幻觉脸的时候需要计算两幅人脸图像的近似度,想了好久没有想出来办法,也忘了在哪个论坛发了一封求助贴,n久之后没人回,一咬牙又凭着自己的想法解决了。虽然没人帮助解决,遇到同样苦难的童鞋们倒不少,现把我的解决方法置此,供需要的童鞋们参考: 两幅图像的近似度,说白了就是能够描述的图像的各种特征间的距离...
分类:其他好文   时间:2014-08-31 13:07:01    阅读次数:156
模式识别之基础---mqdf分类器==MQDF改进的二次分类器
QDF假设样本符合高斯分布,通过估计均值与协方差矩阵,训练分类器。但是由于特征维数较高,时空复杂度较高。(协方差矩阵的维数为 特征维数*特征维数)。而且协方差矩阵往往存在不满秩无法求逆的情况(样本数《特征维数)。MQDF主要有以下改进:1、在协方差矩阵的对角线上加一个小的常量,保证矩阵的满秩(非奇异...
分类:其他好文   时间:2014-08-31 13:05:31    阅读次数:241
模式识别开发之项目---身份证上面的数字识别
using System;using System.Collections.Generic;using System.Windows.Forms;using System.Text;using System.Collections;using System.Drawing;using System....
分类:其他好文   时间:2014-08-31 01:37:40    阅读次数:273
模式识别开发之项目---基于opencv的手势识别
我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序。本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识,包括肤色检测等等。废话不多,先看一下基本的界面设计,以及主要功能:相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生...
分类:其他好文   时间:2014-08-31 01:37:10    阅读次数:331
模式识别开发之项目---计算机视觉目标检测的框架与过程
个人接触机器视觉的时间不长,对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解,不知道对不对,如有错误,请各位大牛不吝指点。目标的检测大体框架:目标检测分为以下几个步骤:1、训练分类器所需训练样本的创建: 训练样本包括正样本和负样本;其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等),负样本指...
分类:其他好文   时间:2014-08-31 01:36:30    阅读次数:269
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)
一、LDA的基本思想线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA),也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。线性鉴别分析的基本思想是...
分类:其他好文   时间:2014-08-27 01:34:47    阅读次数:469
【模式识别】Boosting
Boosting简单介绍分类中通常使用将多个弱分类器组合成强分类器进行分类的方法,统称为集成分类方法(Ensemble Method)。比較简单的如在Boosting之前出现Bagging的方法,首先从从总体样本集合中抽样採取不同的训练集训练弱分类器,然后使用多个弱分类器进行voting,终于的结果...
分类:其他好文   时间:2014-08-24 10:16:42    阅读次数:199
简述人脸特异性识别&&一个基于LBP和SVM的人脸识别小例子
原谅我用图片,MAC在Safari里给文章进行图文排版太麻烦啦~本文适合初入计算机视觉和模式识别方向的同学们观看~文章写得匆忙,加上博主所知甚少,有不妥和勘误请指出并多多包涵。本文Demo的代码由HZK编写,特征点由月神和YK选择和训练.转载请注明 copyleft by sciencefans, ...
分类:其他好文   时间:2014-08-21 22:37:14    阅读次数:447
卷积特征提取与池化(Pooling)——处理大型图像
在之前的章节中,我们已经很好地解决了手写体识别问题(维数为28*28)。但如果是更大的图像(维数为96*96)呢?如果你还是要学习400个特征,那么网络权重参数就有400*96*96即近400万个。     卷积特征提取 如果我们从大型彩色图像(64*64*3)中随机抽取一些小patch(8*8),学到了一些特征,然后用这些特作为滤波器去扫过整张大图,即逐行逐列做卷积。这样做可以大幅减小网...
分类:其他好文   时间:2014-08-18 18:41:59    阅读次数:820
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