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搜索资源列表

  1. 基于像素分类的运动目标检测算法

  2. 摘 要：针对复杂环境下运动目标检测提出一种基于像素分类的运动目标检测算法。该算法通过亮度归一化对图像序列进行预处理，用以降低光照变化造成的误检，根据场景中不同像素点的特点，对图像进行分类处理，单模态类的像素用中值法进行背景建模，多模态类的像素用混合高斯模型建模。实验结果表明，该算法与传统的高斯建模法相比，减少了运算量，更易于应用在实时系统中。 关键词：背景差分；高斯混合模型；中值法；运动目标检测；像素分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-20
    • 文件大小：159744
    • 提供者：keykeycai

  1. 基于像素分类的像素值阈值噪声检测算法

  2. 基于像素分类的像素值阈值噪声检测算法.KDH 福州大学学报

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-13
    • 文件大小：427008
    • 提供者：f270163818

  1. 468个emoji 48像素资源、SBUnicode编码及分类排序xml

  2. 468个emoji 48像素资源、SBUnicode编码及分类排序xml 48*48 比 24*24 好看不是一点点。

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2014-01-03
    • 文件大小：732160
    • 提供者：hedy4100

  1. 像素分类准确率计算MATLAB程序

  2. 计算硬件测试结果正确率、漏警率、虚警率和分类器准确率，需要原始图片，人工标记图片和硬件检测输出文件。 分为三个文件夹放图片，文件夹original放原始图片，文件夹manual放人工标记图片，文件夹out放硬件检测的输出图片，三个文件夹中对应的图片文件名必须相同。 创建文件夹时，根据路径修改程序中的文件路径，直接运行得到正确率、漏警率、虚警率和分类器准确率结果，计算结果即是文件夹下所有图像统计的结果。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-06-23
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sinat_29237031

  1. Dempster-Shafer理论在基于Aster卫星图像和光谱指标的像素分类中的应用

  2. 在本文中，建议应用Dempster-Shafer理论（DST）或证据理论来绘制植被，水生和矿物表面的图，以检测潜在的地质构造露头（岩石，胸板，re石）的观测区域。等）。 所提出的方法包括使用DST汇总信息。 从经过预处理的Aster卫星图像（地理参考，几何校正和15 m重采样），通过确定光谱指数NDVI，MNDWI和NDBaI产生了新的频道。 然后，在MATLAB软件下对DST形式主义进行建模和生成，将图像分为六类，包括三个绝对类（E，V，M）和三个混淆类（{E，V}，{M，V}，{ E，M}）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38516706

  1. 一种基于像素差值特征的车辆检测方法

  2. 为了快速定位监控场景中的车辆位置，提出了一种基于像素差值特征的车辆检测方法。首先提取图像的归一化像素差值特征（NPD），之后使用深度二次树（DQT）学习最优的特征子集，最后使用AdaBoost算法筛选最具区分力的特征构建强分类器。以含有正面、侧面及背面三个角度超过3 500个样本为测试集进行了快速车辆检测测试，并与梯度方向直方图（HOG）和Haar的组合特征进行了对比。对比实验表明，基于NPD的车辆检测方法最优，其检测率和检测时间分别为85.47%和200 ms。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38683721

  1. 图片颜色像素值排序统计

  2. 本实例是基于.Net 4.5的图片颜色像素的识别的桌面应用程序，用户自定义上传相应的图片来实现图片的像素分类统计

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：ljhead123

  1. 具有空间像素对特征的高光谱图像分类框架

  2. 具有空间像素对特征的高光谱图像分类框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38660295

  1. 通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

  2. 通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38677808

  1. 基于小生境微分进化的高斯变分混合贝叶斯推断的磁共振图像中的脑体素分类

  2. 使用磁共振成像（MRI）将脑体素分为灰质，白质和脑脊液（CSF）的分类对于定量脑分析至关重要。 尽管具有计算效率，但最常用的统计分类模型处理强度不均匀性（INU）和部分体积效应（PVE）的能力较弱，因此可能会产生较不准确的结果。 在本文中，我们提出了一种新颖的方法，即VMG-NDE算法，通过同时考虑所有影响来改善MRI图像中的脑素分类。 该算法有四块木板，其中包括：（1）使用高斯变异混合（VMG）模型来表征由PVE引起的体素值的变化，（2）在从图像中提取的小数据量上训练一组局部VMG模型为了减少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743084

  1. 通过超像素光谱指标表示进行高光谱图像分类

  2. 通过超像素光谱指标表示进行高光谱图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38658086

  1. 使用超像素进行分类和对象跟踪的在线学习

  2. 使用超像素进行分类和对象跟踪的在线学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：876544
    • 提供者：weixin_38706603

  1. 通过确定每个像素端元集的非线性光谱混合分析

  2. 当光在不同材料之间遭受多种相互作用时，非线性光谱混合分析非常重要。 很少尝试合并空间信息以改善非线性分解算法的性能。 在这封信中，初步分类图中采用了局部窗口，以搜索每个像素的相关端成员。 由相关端部成员产生的虚拟端部成员表示每个像素中的多重散射效果，并且基于修改后的双线性模型估算相应的丰度。 在模拟和真实的高光谱图像上进行的实验表明，所提出的方法与某些现有算法相比具有竞争性甚至更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：903168
    • 提供者：weixin_38571992

  1. MCNN-based_HSI_Classification:MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021）； MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度和2D-亚像素卷积神经网络的高光谱图像分

  2. 基于MCNN的_HSI_分类 文件 MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021） MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS） 1.环境设置 该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42101641

  1. 用于半监督高光谱图像分类的有区别的像素对对约束引导极限学习机

  2. 通常，传统的半监督极限学习机（S2-ELM）方法无法充分利用高光谱图像（HSI）分类中的有限标签信息。 在本文中，我们提出了一种判别式S2-ELM方法，称为像素对约束S2-ELM（P2S2-ELM）方法。 利用无标记数据的流形正则化和标记像素之间的像素对约束都被合并到一个统一的最小化框架中，因此，所提出的P2S2-ELM方法能够学习到更有效和更具判别性的投影。 当只有少量标记的样本可用时，在几个真实的高光谱数据集上的实验结果显示出其效率和优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：309248
    • 提供者：weixin_38557370

  1. 通过深层网络和超像素分割进行高光谱分类

  2. 通过深层网络和超像素分割进行高光谱分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38596267

  1. 图像分类使用变压器：像素级注意与补丁级注意配对以进行图像分类-源码

  2. 图像分类使用变压器 像素级别注意与补丁级别注意配对以进行图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42114041

  1. 变压器中的变压器：Pytorch中的Transformer在Transformer中的实现，像素级别注意与补丁级别注意配对以进行图像分类-源码

  2. 变压器中的变压器 Pytorch中实现，像素级别注意与补丁级别注意配对以进行图像分类。 安装 $ pip install transformer-in-transformer 用法 import torch from transformer_in_transformer import TNT tnt = TNT ( image_size = 256 , # size of image patch_dim = 512 , # dimension of pa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_42107491

  1. 基于软分类和EM算法的亚像素土地覆盖变化检测

  2. 基于软分类和EM算法的亚像素土地覆盖变化检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：931840
    • 提供者：weixin_38547397

  1. ImcSegmentationPipeline：基于像素分类的多路图像分割管线-源码

  2. 基于像素分类的异质多路复用组织图像的灵活图像分割管线 介绍 该管道基于用于分割的CellProfiler（ ，已测试v4.0.6）和用于像素分类的Ilastik（ ，已测试v1.3.5）。 通过使用专门开发的imctools python软件包（ ，> v2.1）以及自定义CellProfiler模块（ ，版本v4）可以简化此过程.2.1）。 该存储库通过分步说明展示了工作流的基础。 要运行更自动化的程序，我们建议使用Snakemake实现： : 该管道是在苏黎世大学的Bo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42131414
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