说明：对YCbCr颜色空间的椭圆模型和高斯模型进行实验比较，高斯肤色模型提取的肤色区域较完整清晰，椭圆肤色模型把图片中的干扰误判为肤色区域并有较大的噪声点。高斯模型提取效果相比椭圆模型的较理想，但是，在检测相同的前景目标时，高斯肤色模型的运算量较大，实时性较差；而椭圆肤色模型进行肤色检测的实时性好。 ...

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说明：该文件介绍了小波去噪基于离散小波变换 （DWT） 影响的图像的噪声。其中去噪一直非常重要的因素，在医学图像中，带有斑点 （乘法） 噪声，针对进一步分类处理。所以这里是一个较好的感染 （乘法） 斑点噪声的图像去噪方法

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说明：构成不同频率的调制信号，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，包括回归分析和概率统计，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：数据模型归一化，模态振动，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，wolf 方法计算李雅普诺夫指数,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，复化三点Gauss-lengend公式求pi，包括数据分析、绘图等等。

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说明：图像信号在产生、传输和记录过程中，经常会受到各种噪声的干扰，由于其严重地影响了图像的视觉效果，因此，在进行边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等工作之前，采用适当的方法减少噪声(即：进行图像噪声的滤波)，是一项非常重要的预处理步骤。对图像滤波的要求是，既能滤除图像中的噪声又能保持图像的细节。由于噪...

说明：创建图像库！这样一来，由于人脸结构的相似性，一旦把这些人脸图像归一化之后，就可以明显的看出，这些人脸图像在高维空间中并不是随机和散乱分布的，而是存在一种规律。在接下来的实验当中，N取128沃们知道，K-L变换方法从本质上来说，就是一种由人脸图像的像素点的灰度级在空间分布时候给你的相关性来决定的。所以...

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说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，最小均方误差（MMSE）的算法，基于matlab GUI界面设计,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，阵列信号处理的高分辨率估计，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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说明：

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：一些自适应信号处理的算法，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，分数阶傅里叶变换计算方面,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。