说明:手写体数字识别的基本过程:系统主要由手写体数字识别的训练过程和识别过程组成:,训练过程和识别过程均包括预处理、特征提取和模式识别三部分。一般包括如下过程:获取数据(用计算机来获取或显示数据)→预处理(去噪声,提取有用信息,对其他因素所造成的退化进行复原)→特征提取(对待测数字提取明显特征,与样板进行...
说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...
说明:本算法基于颜色和计算复杂度相对比较低的LBP纹理特征对道路图像进行特征提取,训练集提取出来的特征作为SVM的训练输入,测试集提取出的特征作为SVM分类的输入,最终的输出结果就是道路检测的结果,本算法使用的是KITTI数据集。
说明:使用matlab工具箱进行的图像配准,需提取特征点来实现配准
说明:LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特...