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搜索资源列表

  1. 图像挖掘技术研究与应用

  2. 1.本文提出一种更简单实用的知识驱动的图像挖掘框架模型，该模型的特 点是在图像挖掘产生的回溯过程中可利用前面所有步骤或者后面相邻步骤己经 分析发现的模式或知识。并且用户可以通过图像样本训练和交互式学习与整个框 架模型产生互动，随时对现有领域知识进行补充和学习。 2.本文提出了一种采用特征组合挖掘文本图像的方法，适用于多种文本图 像，如场景文本图像、标题文本图像和文档图像。自然的文本场景图像含有重要 的语义信息，如街道名称、机构、商店、路标和交通信号等。新闻视频中的标题 文本通常解释了所发生事件

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-11-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yuanzeye

  1. 基于ARM的图像去雾处理—opencv

  2. 　　　近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能，这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求。在雾天情况下，由于场景的能见度降低，图像中目标对比度和颜色等特征被衰减，致使室外视频系统无法正常工作，因此需要在视频图像中消除雾气对场景图像的影响。事实上，图像去雾一直是计算机视觉领域研究的重要内容，其主要应用是视频监控、地形勘测和自动驾驶等领域，因此，自动性和实时性就成为了这些研究关注的重点。根据图像去雾的性质与要求，本项目拟：（1）研究雾天图像

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-01-11
    • 文件大小：8192
    • 提供者：gwhyes

  1. 基于SIFT特征和SVM的场景分类

  2. SIFT作为场景图像的局部特征能够较好的表征和区分不同的场景。对于类别间距较大的样本，SVM能够很好的分类.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-02-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：liminghao821

  1. 基于场景语义的图像检索新方法

  2. 针对图像的场景语义检索问题, 提出一种基于多示例学习( mult-i instance learning, MIL) 的新方法。 首先, 该方法将图像当作多示例包, 再根据图像的颜色复杂度, 设计了自适应JESG 图像分割方法, 对图像进行自 动分割, 并提取每个分割区域的颜色-纹理特征, 当作包中的示例, 将图像检索问题转化成多示例学习问题; 然后, 利用改进的推土机距离( ear th mover distance, EMD) 来度量不同多示例包( 图像) 之间的整体相似度, 设计了一种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-10-24
    • 文件大小：359424
    • 提供者：ghj521888

  1. 场景图像文字定位

  2. 通过MSER等方法场景图像中的文字定位，并对定位出的文字进行分割

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wanghaoren1996

  1. 场景图像分类技术综述

  2. 场景图像分类是机器人学研究面临的一个基本问题，也是奸算机视觉银域的一项重要任务． 近年来，隧着机器视觉技术的快速发展，涌现出众多场：景分类方法和技术．这些方法涉及面非常广 泛，为了呈现较为完整的场景分类方法体系，本文在深入调研的基础上对场景分类技术进行综述．首 先简要介绍场景分类的受展现状，然后从特征提取的角度，对国内外主流的场景分类方法进行了详 细阐述，并且对不同的方法进行了系统地分析、比较和总结，最后对未来场景分类方法和技术的芡展 趋势做出了展望

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-09
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_35822658

  1. 自然场景图像中的文本检测综述

  2. 自然场景图像中文字识别受很多环境因素的影响，要想做到识别100%准确很难，看看都受那些因素影响，该如何不断优化识别效果吧

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lastdotnet

  1. 图像场景识别是15类开源数据集,基于该数据集进行场景图像的分类和识别

  2. 图像场景识别是15类开源数据集，基于该数据集进行场景图像的分类和识别, 图像场景识别是15类开源数据集，基于该数据集进行场景图像的分类和识别 图像场景识别是15类开源数据集，基于该数据集进行场景图像的分类和识别 图像场景识别是15类开源数据集，基于该数据集进行场景图像的分类和识别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-21
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：lin9209

  1. Internet场景图像的区域优先匹配

  2. Internet场景图像的区域优先匹配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38666823

  1. bisenetv2-tensorflow:实时场景图像分割模型“ BiSeNet V2”的非官方张量流实现-源码

  2. BiseNetv2-Tensorflow 使用张量流实现基于论文“ BiSeNet V2：带有引导聚合的实时语义分割的双边网络”的实时场景图像分割模型。有关详细信息，您可以参考 。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。要使用此仓库，您需要安装tensorflow-gpu 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tenso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：weixin_42166918

  1. 有效地本地化自然场景图像中的文本

  2. 有效地本地化自然场景图像中的文本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：807936
    • 提供者：weixin_38606076

  1. 局部和全局特征学习，用于盲目评估屏幕内容和自然场景图像

  2. 局部和全局特征学习，用于盲目评估屏幕内容和自然场景图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38698860

  1. 从自然场景图像中提取文本：一项调查

  2. 从自然场景图像中提取文本：一项调查

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：831488
    • 提供者：weixin_38526208

  1. 场景图像分类的代表性参考集和中间性

  2. 场景图像分类的代表性参考集和中间性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：348160
    • 提供者：weixin_38692202

  1. 综述：自然场景图像中的文本检测

  2. 综述：自然场景图像中的文本检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38569203

  1. 预测自然场景图像的记忆力

  2. 预测自然场景图像的记忆力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：420864
    • 提供者：weixin_38651983

  1. 基于自然场景图像的车牌混合检测方法

  2. 车牌检测是车辆牌照识别系统的关键部分。 在本文中，我们提出了一种用于全天交通监控环境的从自然场景图像中检测车牌的混合方法。 所提出的方法包括两个阶段：粗略检测和准确检测。 基于颜色边缘和形态的粗略检测阶段可以帮助快速找到感兴趣的区域；基于HOG和SVM的准确检测阶段可以准确地检测出车牌。 大量实验结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38684743

  1. 基于稀疏原子融合的RGB-D场景图像融合算法

  2. 针对当前彩色图像和深度图像(RGB-D)特征融合困难、联合识别效率不高的问题, 提出了一种结合K奇异值分解(KSVD)和最大相关最小冗余准则(mRMR)的RGB-D场景图像融合算法。该算法首先采用KSVD稀疏图像的特征, 将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数, 以完整地表达图像的全部信息; 之后采用互信息的mRMR原则求取维度最小且各维度之间相关性最小的特征原子组合; 最后通过最大化原则融合特征原子对应的稀疏系数, 从而完成了两种图像之间的有效信息融合。实验结果表明, 该算法在信息熵、互信

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38620741

  1. AdvancedEAST：AdvancedEAST是一种用于场景图像文本检测的算法，它主要基于EAST，并且也进行了重大改进，使长文本预测更加准确-源码

  2. 先进的东 AdvancedEAST是一种用于场景图像文本检测的算法，它主要基于，并且也进行了重大改进，使长文本预测更加准确。 如果这个项目对您有帮助，欢迎加星标。 如果您有任何问题，请与我联系。 电子邮件： 网址： ： 优点 用keras编写，易于阅读和运行 基于高级文本检测算法EAST 容易训练模型 进行了重大改进，长文本预测更加准确。（请参阅下面的“演示结果”部分，并注意激活图像，该图像以黄色网格开头，以绿色网格结尾）。 在我的实验中，AdvancedEast获得了比East更好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42131439

  1. 自然场景图像中的文字检测综述

  2. 近年来自然场景图像中的文字检测与识别越来越得到人们的关注，主要是因为图像中的文字检测与识别对于理解图片内容、建立图像索引具有重要的意义。本文针对图像文字检测与识别这一领域的核心的问题即文字检测与定位，首先通过介绍了图像中的文字检测的基本概念，然后通过介绍和对比各种图像文字检测的方法的优缺点，我们可以得出这样一个结论即结合深度学习方法和大数据来进行自然场景图像文字检测与识别已经成为一个趋势和热点，文章最后总结了该领域的挑战和最新的发展趋势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38500664
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