说明：通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，所提出的混合分类器不仅具有快速测试（ELM的优点）的优点，而且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。测试它的AR面部识别，它达到95％的高精度，比ELM（91％）和SRC（93.5％）更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...
说明：SIFT特征点检测监测方法。具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。本算法对图像预处理阶段的图像增强算法进行了改进，去除了原本的直方图均衡化图像增强算法，使得图像拼接时间缩短了近一倍，且图像拼接效果依旧良好
说明：基于内容识别的图像缩放算法的目标是移除或插入最不被注意到的像素点， seam carving算子是选择移除（插入）像素的关键点。 该算法使用seam carving算子对图像能量进行计算，以评估出图像中所有像素的重要性。 该算子依据特定的能量方程进行能量计算，不同的能量...
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。