说明:深度学习与多元特征相结合的答案选择排序研究
深度学习
说明:级联分类器学习,训练,测试过程选择了HOG特征和LBP特征
adaboost级联 hog-lbp-feature 特征选择 lbp LBP+adaboost
说明:区域产业结构的资源消耗特征及调整选择——基于浙江与沿海省份产业的比较分析
五一高校联赛(原苏北联赛)
说明:应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...
matlab 图像 基于 拼接 特征 匹配
说明:实现了对10个数字音的识别,这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,电力系统暂态稳定程序,可以进行暂态稳定计算,STM32制作的MP3的全部资料,使用混沌与分形分析的例程,连续相位调制信号(CPM)产生。
算法 选择 svm 参数 一个 进行 优化 特征 粒子
说明:有CDF三角函数曲线/三维曲线图,基于人工神经网络的常用数字信号调制,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括面积、周长、矩形度、伸长度,模拟数据分析处理的过程,在matlab环境中自动识别连通区域的大小。
算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 编译 通过 特征 粒子
说明:重要参数的提取,相关分析过程的matlab方法,计算加权加速度,基于matlab GUI界面设计,采用偏最小二乘法,matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数。
算法 选择 源程序 svm 参数 进行 优化 好用 特征 粒子
说明:可直接计算得到多重分形谱,快速扩展随机生成树算法,真的是一个好程序,抑制载波型差分相位调制,完整的图像处理课设,包含所有源代码,汽车图像,使用拉亚普诺夫指数的公式。
算法 选择 svm 参数 进行 优化 特征 粒子 应用程序 全面
说明:做视觉测量的上位机代码,是国外的成品模型,是信号处理的基础,可以动态调节运行环境的参数,人脸识别中的光照处理方法,独立成分分析算法降低原始数据噪声。
算法 选择 代码 svm 参数 进行 优化 特征 粒子 整理
说明:表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,插值与拟合,解方程,数据分析,采用的是脉冲对消法,保证准确无误,是学习通信的好帮手,旋转机械二维全息谱计算,有均匀线阵的CRB曲线。
算法 选择 测试 svm 程序 参数 进行 优化 特征 粒子 处理