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DataMining
- 序列图像二值化,初始化存放分类图像的数组,该数组存放该帧所属的类别号 图像归类,统计每一类的帧数,视频序列按照分类进行分段
fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质
rtejfgds
- 现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。-existing algebra feature extraction
DataMining
- 序列图像二值化,初始化存放分类图像的数组,该数组存放该帧所属的类别号 图像归类,统计每一类的帧数,视频序列按照分类进行分段-Binarization image sequences, initialization kept classified image array, the array storage of the fr a me with the type No. classified images, statistics f
FenLeiSuanFa
- 关于分算的智能算法演示，包括样品训练、模板匹配算法，二值Bayes分类，概率Bayes分类，最小风险Bayes分类，Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法，势函数算法，神经网络算法（包括训练，比较及识别）等。-Count on the sub-intelligent algorithm demonstration, including sample training, template matching algorith
FuzzyClusteringToolbox
- 四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), P
122214563LS-SVMlab1.5
- 这是处理图像分类的最小二乘法svm工具箱，里面有详细的使用说明，功能强大，欢迎下载使用。-This is the deal with image classification of least squares SVM toolbox, which has detailed instructions and powerful are welcome to download.
TuXiangShu
- 本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩-This book focuses on intelligent ima
200432590139
- 各种基本图像处理功能：1、格式转换：将RAW格式转换成BMP格式；2、线性变换；3、图像平滑；4、图像增强；5、边缘检测：梯度算子，Robert梯度算子，Prewitt算子，Laplacian算子，Sobel算子，Marr算子；6、直方图显示；7、形态运算（二值化、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）；8、自动分类及类别提取：K均值分类。其中：1.2.3.4.5.7仅能对灰度图处理，6.8不仅能处理灰度图还能处理彩色图-Basic image
fracialimagecompressionindctdomainbasedonadaptivec
- 在对基本的域分形图像压缩方法进行分析基础上提出了一种改进方案即基于自适应分类加权最小二乘法的域分形图像压缩方法并使用基本方法和改进方法对标准灰度图像分别进行了测试测试结果表明本文提出的方法可以在下降很小的情况下大大提高编码速度-In the domain of the basic fractal image compression method based on an analysis of an improved program th
MomentCalculator
- 在图像处理与模式识别领域，边缘图像的moments序列是进行图像分类的高效手段。 本程序提供了moments序列的计算代码，以及中心化正交化moments序列的代码，并提供有二三阶moment计算出旋转不变moments的代码。希望对各位有所帮助。-In the field of image processing and pattern recognition, the edge of the image sequence of m
2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA，the performance is nice！
palmprint-recognition-
- 首先计算掌纹图像二维Gabo r小波变 换系数的幅值, 将其作为掌纹图像的原始特征 其次, 利用 2DPCA 实现原始特征的降维 然后, 利用PCA 与FLD 的融合算 法进行二次降维的同时提取出最有利于分类的鉴别特征 最后, 利用最近邻算法进行掌纹的分类识别。 -First calculate the two-dimensional Gabo r palmprint image wavelet coefficien
ImageBinaryzation
- image_binaryzation.m : 图像二值化主函数，调用otsu、kittler otsu.m : 类判别分类法（otsu全局二值化算法） kittler : 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法 image_refining.m : 图像细化主程序，调用otsu、refining refining.m : 计算骨架的一种实用方法对图像进行细化 c
AutoUnsupervisedIimageClassification
- 无监督图像自动分类系统，我们在VC中做了一个基于聚类的图像分类方法，可以选择不同的图像特征，还有二个不同的显示方法。使用方法见“使用说明”。-Unsupervised image automatic classification system, we made a VC in the image classification method based on clustering, you can choose different ima
hog_svm
- matlab实现hog+svm图像二分类(Matlab implementation of hog and svm images two categories)
LBP算法实现图像的纹理分类
- 用LBP（局部二值模式）在MATLAB平台实现纹理分类(Using LBP to achieve texture classification in MATLAB platform)
SVM
- 通过HOG获取特征，用SVM对图像进行分类。(The feature is acquired by HOG, and the image is classified by SVM.)
FaceTools-master
- 本次作业使用的是汤晓鸥团队的DeepID第一代的网络，通过Caffe训练模型参数，经过LFW二分类得到人脸识别准确率。(This job is used by the Tang Xiaoou team's DeepID first generation network. Through the Caffe training model parameters, the accuracy of face recognition is obt
logisticregression
- 逻辑回归图像二分类，用来做路面裂缝图像识别的(Logisticregression, used for image recognition.)