注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Ransac随机抽样一致性算法

  2. RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-10
    • 文件大小：16384
    • 提供者：sosesoa

  1. ransac算法

  2. 一个算法，RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：u010308399

  1. ransac算法

  2. RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：u010308483

  1. 随机一致抽样例子代码详解

  2. 随机一致抽样例子代码详解，很好的理解随机一致抽样的过程，结合原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-06
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_18343569

  1. 随机抽样一直

  2. 随机抽样一致算法，在图像处理SIFT误匹配处理中使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-22
    • 文件大小：10240
    • 提供者：qq_19877891

  1. 语音识别的MATLAB实现

  2. 语音识别的MATLAB实现 声控小车结题报告 小组成员：关世勇 吴庆林 一、 项目要求： 声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的项目，其要求是编写一个语言识别程序并适当改装一个小型机动车，使之在一个预先不知道具体形状的跑道上完全由声控来完成行驶比赛。跑道上可以有坡面，坑， 障碍等多种不利条件，小车既要具有较快的速度，也要同时具有较强的灵活性，能够克服上述条件。 二、 项目分析： 由于小车只要求完成跑道上的声控行驶，所以我们可以使用简单的单音命令来操作，如“前”、“后”、“左”、“右”等。 由于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-03
    • 文件大小：567296
    • 提供者：u012130076

  1. 论文：关于三维重建和匹配

  2. 论文：Modeling the World from Internet Photo Collections 关于F和H矩阵在随机抽样一致RANSAC下的参数的选择 Mat mask; double minVal, maxVal; cv::minMaxIdx(queryCoord, &minVal;, &maxVal;); Mat F = findFundamentalMat(queryCoord, objectCoord, FM_RANSAC, 0.006 * maxVal, 0.99, ma

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：baidu_40840693

  1. RANSAC拟合直线

  2. 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)，是一种迭代的方法，用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。 RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，其允许使用更多次的迭代来使其概率增加。本代码实现了RANSAC算法并结合直线拟合进行验证。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2019-03-05
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u014776493

  1. 改进的单目视觉实时定位与测图方法.pdf

  2. 改进的单目视觉实时定位与测图方法.pdf,针对经典单目实时定位与测图（SLAM）采用卡尔曼滤波（EKF）滤波和FAST特征角点所存在的非线性误差和鲁棒性较差的问题，提出了一种改进的单目视觉实时定位与测图方法。该方法采用相机中心的迭代EKF(IEKF)滤波方法，将特征点在当前相机坐标系下表达，并在线性化展开点附近迭代更新，不断逼近最优位置，从而最小化线性化误差；针对特征点跟踪的鲁棒性、高效性及分布不均的问题，选用具有尺度和旋转不变性，且探测和匹配效率更高的ORB特征作为特征角点，并采用一种由探测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. 实例详解机器学习如何解决问题

  2. 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器 学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. 基于改进随机抽样一致算法的视频拼接算法

  2. 为了解决实时视频拼接中的鬼影和拼接缝问题,提出了一种基于改进随机抽样一致算法的实时视频拼接算法。首先,针对双目摄像头的重叠区域,采用加速鲁棒特征算法提取特征点,寻找特征匹配点对;然后利用改进的随机抽样一致算法去除误匹配点对,获得最优单应性矩阵;最后,对重叠区域像素进行动态融合处理。实验结果表明,采用本文算法可以有效地消除视频重叠区域的拼接缝和鬼影,同时可保证视频拼接系统的实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：355328
    • 提供者：weixin_38701340

  1. RANSAC算法下两张图片的匹配效果——计算机视觉

  2. 文章目录一、简述二、原理三、实验要求四、实验代码五、实验结果与分析六、总结 一、简述 RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。 RANSAC的基本假设是： （1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释； （2）“局外点”是不能适应该模型的数据； （3）除此之外的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38752907

  1. 面向不平衡问题的集成特征选择

  2. 传统的特征选择方法基本上是以精度为优化目标,没有充分考虑数据样本类别分布倾斜性,在数据分布不平衡的数据集上性能表现不理想。在不平衡数据集上通过有放回的抽样方法独立地从数据集大类样本集中随机抽取多个样本子集,使每次随机抽取的样本数量与小类样本数量一致,然后将各抽取的样本子集分别与小类样本集组合成多个新的训练样本集。对多个新样本集的特征子集以集成学习的方式采用投票机制进行投票,数据集的最终特征子集以得票数目超过半数的特征共同组合而成。在UCI不平衡数据集上的实验结果显示,提出的方法表现出了较好的性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：270336
    • 提供者：weixin_38577200

  1. 运动序列中动目标检测的稳健性方法

  2. 提出一种运动序列中动目标检测的稳健性方法。用尺度不变特征变换(SIFT)算法生成特征描述符，基于最近邻距离比(NNDR)进行初始匹配，增加对称性约束以获得稳健的匹配点集。随机抽样一致集算法(RANSAC)用于分离背景和目标对应特征点，实现背景运动的稳健性估计。背景补偿后，相邻帧差分和数学形态学方法实现动目标的分割。真实运动序列的实验结果表明，该算法能够获得稳健的匹配点对，检测出运动目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38550605

  1. 基于轮廓模型的单应识别优化算法

  2. 提出了基于轮廓模型的复杂背景弱纹理目标单应优化方法。算法在随机抽样一致(RANSAC)框架下实现了初始变换的求解，通过优化法向距离实现了单应的优化求解。为了快速稳健地求解初始单应，算法随机选取三条满足一定几何约束的直线段进行假设变换关系的求解，通过选取使得投影误差最小的变换关系作为单应初值。为了解决复杂背景条件下模型-图像对应错误引起的优化失败问题，在模型-图像点匹配阶段，算法为每个采样点保留多个图像点对应，同时在对样本点进行加权过程中，该算法综合考虑了样本点自身的属性和样本点同周围点的关系，有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38566180

  1. 基于SURB结合随机抽样一致算法在鞋面匹配中的应用

  2. 针对鞋面匹配中存在的尺度变化、光照变化以及噪声干扰等问题,提出基于加速稳健特征和对象请求代理(SURF-ORB)算法结合随机抽样一致(RANSAC)算法的鞋面匹配检测算法。采用SURF算法提取鞋面图像特征点;通过ORB算法对提取到的特征点进行描述,得到描述子;采用汉明距离完成初匹配,再结合RANSAC算法对由噪声干扰和光照变化而产生的误匹配点进行剔除,获得较为精准的匹配点对。结果表明:当鞋面图像中存在尺度变化、光照变化和噪声干扰等影响时,该算法能够准确匹配,具有较强的稳健性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_38582793

  1. 样本：选择，加权和分析复杂的样本数据-源码

  2. 样本分析 在大规模调查中，通常使用复杂的随机机制来选择样本。 从此类样本得出的估计值必须反映随机机制。 Samplics是一个python软件包，可为复杂的调查设计实现一套采样技术。 这些调查抽样技术分为以下四个子包。 抽样提供了一组随机选择技术，用于从总体中抽取样本。 它还提供了计算样本量的程序。 采样子包包含： 样本量的计算和分配：Wald和Fleiss方法用于比例。 选择的均等概率：简单随机抽样（SRS）和系统选择（SYS） 与大小成正比的概率（PPS）：系统方法，布鲁尔方法，哈

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42131443

  1. 基于随机抽样一致算法的误匹配标志点校正方法

  2. 大型零件三维测量过程中常需要粘贴较多的标志点来进行自动拼接。由于人工粘贴标志点的随机性与噪声等因素的影响，标志点自动匹配时极易产生误匹配标志点，影响了多次测量时点云数据自动拼合的稳定性。针对此问题，在实现标志点自动匹配的基础上引入随机抽样一致(RANSAC)算法去除误匹配标志点。该方法根据选定好的目标模型和相关评判准则，将所有的匹配标志点分为内点和外点，利用内点计算出当前最佳目标模型参数，经过一定次数的随机采样后计算出最终的最佳目标模型参数，从而有效地去除大型零件点云数据自动拼合过程中出现的距离

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38610717

  1. 基于蒙特卡罗方法仿真黑体辐射

  2. 依据蒙特卡罗方法研究黑体的红外辐射特性，并计算黑体的有效发射率。以蒙特卡罗方法为基础，对黑体建立红外辐射随机模型，对随机红外辐射进行抽样并跟踪红外辐射，统计黑体的辐射特征，得出黑体有效发射率的近似值。仿真实验结果和理论分析表明此方法弥补了面源黑体难以用积分法计算辐射的缺陷，并且消去了现有蒙特卡罗方法模拟黑体辐射过程中的积分现象，有效降低了计算复杂度。仿真得到的有效发射率与实际面源黑体有效发射率基本一致，通过理论分析和仿真实验证实了此方法的合理性和有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38637878
« 12 »