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搜索关键字:模式识别    ( 621个结果
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记6之__feature generation (1):数据转换和降维
1,单值分解:线性代数的重要部分,已经被广泛用于模式识别中的降维和信息检索应用中。 2,独立成分分析 3,非负矩阵分解 4,非线性降维算法:① kernel PCA②基于图的方法(拉普拉斯算子,Local LinearEmbedding (LLE),Isometric Mapping (ISOMAP)) 5,离散傅里叶变换 6,离散cos和sin变换 7,THEHADAMARD TRA...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 14:31:58    阅读次数:252
图像处理、模式识别、模式分类、机器视觉推荐图书
源地址:http://blog.chinaunix.net/uid-26020768-id-3155898.html1、数字图像处理,冈萨雷斯,阮秋琦(译),电子工业出版社;2、opencv基础篇,于仕琦,刘瑞祯,北京航空航天大学出版社;3、Learning OpenCV computer visi...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 00:38:34    阅读次数:212
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记5之__特征选取
1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难。我们将在第7章看到维数很容易变得很大。     降低维数的必要性有几方面的原因。计算复杂度是一个方面。另一个有关分类器的泛化性能。     因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量。这个过程被称作特征选择或者特征降维。     定量描述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大。...
分类:其他好文   时间:2014-07-20 10:14:09    阅读次数:207
[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记4之__非线性分类器
1,Exclusive OR(XOR)Booleanfunction问题 布尔量AND和OR是线性可分的 2,两层感知器     对Figure4.1中A类和B类,首先能想到的是画两条直线。如图Figure4.4. ①     两层感知器的分类能力 3,三层感知器 4,基于训练集精确分类的算法...
分类:其他好文   时间:2014-07-18 12:35:59    阅读次数:281
【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体(1)
本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤:1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别=================本文主要对步骤1、步骤2进行说明。1....
分类:其他好文   时间:2014-07-16 18:24:00    阅读次数:302
OpenCV学习教程入门篇<一、介绍>
OpenCV,是Inter公司开发的免费开源...
分类:其他好文   时间:2014-07-16 09:52:27    阅读次数:160
易道博识增值税发票识别软件技术白皮书
增值税发票识别 汉信码识别...
分类:其他好文   时间:2014-07-12 17:12:01    阅读次数:187
svm中的数学和算法
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类,用于解决这种问题:有一些事物是...
分类:其他好文   时间:2014-07-12 14:10:06    阅读次数:197
svm中的数学和算法
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类,用于解决这种问题:有一些事物是...
分类:其他好文   时间:2014-07-09 15:15:57    阅读次数:235
【模式识别】MPL,MIL和MCL
MIL和MPL是CV的大牛Boris Babenko at UC San Diego提出来的,其思想可以用下面一幅图概况。MIL是指一个对象的学习实例可能有很多种情况,学习的时候不是用一个精确的标注对象来学习,而是用一个对象的多个实例组成的“包”来学习;而MPL是指一个对象会有多个姿态(Pose),学习的时候用一个分类器常常难以达到很好的效果,所以可以训练多个分类器来分别学习不同的Pose。其描述的都是对一个对象多种情况的同时学习和对齐的策略,也就是MIL是“adjusting training sampl...
分类:其他好文   时间:2014-07-08 21:41:16    阅读次数:330
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