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  1. OpenCV使用指南HARR训练过程说明文档

  2. OPENCV中，HARR训练过程说明文档 包括特征提取，级联分类器训练

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：313344
    • 提供者：biaobiao009

  1. 新的特征选择方法-特征子集选择

  2. 对于一个给定的待分类模式， 特征选择要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集， 以代表被分类的模式。对特征选择问题提出了基于一种特殊度量的特征选择方法，先通过对数据集的训练得到特殊的度量，然后用该度量对特征进行分类，从各类中选取一个特征，最后再用特征选择算法对所选的特征进行选择。大量实验的结果表示该方法具有较好的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-27
    • 文件大小：142336
    • 提供者：mimi0shirley

  1. 基于链码的特征提取方法

  2. 1、有9个工件图像，要求从本章讲授的特征提取方法中，选择3~5种提取工件特征并给出数字结果；链码为必选方法，给出数字结果和图形显示，做到链码和原图像的双向变换显示。（实验报告中应描述相应的特征提取方法并略述实现过程） 2、设计的界面中要具备功能：任选1个工件作为目标，以上述实现的特征提取方法识别该目标的工件类型（即序号），并显示该判别基准特征的数据。 3、有可能的话试用聚类、训练或其他方法对这些工件进行分类。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qxhtju

  1. 用Fourier算子，或者是不变矩作特征，用最邻近法(KNN)分类进行字符识别

  2. 根据训练样本进行学习，而后对test图像中的字符进行识别。给出识别结果，并对结果进行统计。用Fourier算子，或者是不变矩作特征。用最邻近法(KNN)进行分类。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：pbstan

  1. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究.pdf

  2. 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率 DF、 信息增 益 IG、 互信息 MI、 χ2 分布 CHI四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM)和 KNN 两种不同的分类 器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明 ,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、 MI和 CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因 ,并分析了可能的 矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-06
    • 文件大小：348160
    • 提供者：shiyoumaomao

  1. 基于纹理特征提取的图像分类方法

  2. 深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并 采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减 少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-02
    • 文件大小：322560
    • 提供者：kimi_17

  1. 新的纹理图像特征提取方法

  2. 提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的纹理特征提取方法。首先对纹理图像进行非下采样 Contourlet变换,然后提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和方差作为特征向量,大大降低了特征维数,并 利用BP神经网络进行训练和仿真,实现了纹理图像的自动分类。实验结果表明,与小波包变换和改进的LBP纹理算 子等方法相比,该方法能取得更好的分类效果。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-02
    • 文件大小：367616
    • 提供者：kimi_17

  1. 基于oencv和haarlike特征的人脸检测系统

  2. 基于oencv和haarlike特征的人脸检测系统，包括训练好的分类器

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-13
    • 文件大小：280576
    • 提供者：tangwenping

  1. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究

  2. 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、V2 分布CHI 四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM) 和KNN 两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明, 在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、MI 和CHI) 在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因, 并分析了可能的矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征抽取方法的有效性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-02
    • 文件大小：244736
    • 提供者：guofeng314

  1. 一种基于训练序列的MIMO_OFDM信道估计算法.

  2. 支持高速移动是未来移动通信系统的一个重要特征，这就对系统中的信道 估计技术提出了很大的挑战，而准确的信道估计是保证系统传输质量，发挥其 优越性的关键。本文中提出了一种适用于MIMO-OFDM系统的信道估计算法， 我们采用了一种新的导频结构，利用低阶LMMSE插值的方法估计信道响应。 理论分析与计算机仿真表明，这种方法的估计精度高、跟踪能力强、并且实现 复杂度低，因此具有重要的实际意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sunli520

  1. DF特征词选择法中间文件

  2. 里面包含的文件有：最后的评估结结果evaluation.txt 测试集的VSM模型，训练集的VSM模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-04
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：finallyliuyu

  1. 人眼检测样本

  2. 手动从BIOID库和MIT库截取人眼样本，左眼和右眼分开截取，分别有2254张，未进行归一化处理，归一化之后可以用作harr特征训练的输入样本，最终训练出人眼检测的分类器，由于是手工截取，耗时2周多时间完成。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-09-27
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：strawberry19

  1. opencv 特征训练正样本选取工具

  2. opecv 图像检测跟踪，特征训练正样本选取工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-12-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u010215857

  1. 使用OpenCV的Haar特征训练身份证级联分类器

  2. 使用OpenCV的Haar特征训练身份证级联分类器的训练环境

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-21
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：u010782875

  1. haar特征训练

  2. 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

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-16
    • 文件大小：504832
    • 提供者：yt13yt

  1. HAAR特征训练与图像标注

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：496640
    • 提供者：yt13yt

  1. opencv，svm，图片分类，胶囊分类，特征训练

  2. opencv，svm，图片分类，胶囊分类，特征训练。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：89128960
    • 提供者：weixin_42519040

  1. 多粒度时序特征在离网预测中的应用

  2. 电信运营商为了发现可能离网的客户,针对不同的场景研究开发了多种离网预测模型。目前的离网预测模型首先选择一种时间粒度抽取特征,之后使用机器学习算法对抽取的数据建模。这类方法只考虑了模型对分类性能的影响,没有充分考虑数据的作用。针对上述问题,提出一种使用多种时间粒度抽取特征的方法,并尝试在模型训练的不同阶段对不同粒度的特征进行融合。实验结果表明,使用多种粒度抽取特征训练出来的模型性能会明显优于使用单一粒度抽取特征的模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_38518722

  1. 融合语态特征的日英层次短语翻译模型

  2. 针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题, 提出融合语态特征的最大熵翻译模型。首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态, 然后从英语端对被动和可能语态进一步分类, 抽取双语特征训练最大熵规则分类模型, 将语态特征融合到对数线性模型中以改善翻译模型。提高解码器在翻译被动语态和可能语态时规则选择的准确性。实验结果表明, 该方法可以有效地改善日英统计机器翻译的句法结构调序和词汇翻译, 提升被动语态和可能语态句子的翻译质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：520192
    • 提供者：weixin_38660579

  1. 融合局部特征与深度置信网络的人脸表情识别

  2. 针对传统人脸表情识别(FER)方法所提取的表情特征较为单一,同时对于表情分类器的选择存在局限性的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络(DBN)的FER方法。该方法首先从人脸表情图像中切割出眉毛眼睛部位与嘴巴部位这2种包含丰富表情信息的局部表情图像,对其分别提取包含纹理信息的Log-Gabor特征与包含形状信息的二阶梯度方向直方图特征,并将这2种特征相融合,获得更有效的表情特征,然后利用融合后的特征训练DBN模型,并用训练后的DBN模型进行表情识别。利用本文方法在三种表情库上进行实验,识别率可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38556394
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