-
NMF的图像压缩Pro III
应用背景要求:Matlab,Matlab图像处理工具箱。在图像压缩和特征提取中,线性扩展的标准使用。这是最近提出的李和承:一个正或非负线性扩展是一个非常强大的约束,这似乎导致图像的稀疏表示。他们的技术,被称为非负矩阵分解(NMF),被证明是一个高维数据中的有用技术由非负性成分组成。关键技术关键词:MATLAB源代码,,,NMF,图像,压缩,非负矩阵分解。1发布日期2014.10.27主要特点:NMF的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码(保护p-files)可用绩效评价
- 2022-01-30 15:56:21下载
- 积分:1
-
检测算法
最近的背景差分法做了改进,感觉效果不错,传来希望对大家有帮助,在原先基础上对阈值进行了自适应处理,使得该方法能够更好的应对复杂环境下对运动目标的检测,排除了部分噪声对检测的影响,
- 2023-01-24 14:05:04下载
- 积分:1
-
图像分类
该源代码是本人亲自完成的,用于图像分类,采用的是所示例方法和典型的纹理描述算子相结合。经过试验证明,该方法能达到很好的分类效果。
- 2022-03-21 05:58:24下载
- 积分:1
-
c++ kmeans算法图像分割
用C++程序写得KMEANS算法进行图像分割
基本概念
• 监督学习vs.无监督学习
Ø 监督学习: 发现数据属性与类别属性之间的关联模式。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-09-12 13:40:03下载
- 积分:1
-
帧间差opencv程序
视频序列中运动物体的检测,非常灵敏,值得一看!利用的是帧间差的方法,测试了几段视频,效果真的不错,实时性很强。
- 2022-02-01 12:09:59下载
- 积分:1
-
SIFT算法的C++实现代码
这是SIFT算法的C++实现代码,对于SIFT检测子,SIFT描述子的代码编写很具体,对照原文博客来看的话,理解效果会更好。对于初次学习SIFT的菜鸟来说,是很直接,也很不错的一种学习选择。
- 2023-03-09 06:45:03下载
- 积分:1
-
具有较高优先级的队列出列编号
编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级
- 2023-03-04 19:55:03下载
- 积分:1
-
手写文本,我的手写数据库
应用背景在自动识别方面的研究主要集中在统计方法上。这已导致的规范和提取的统计特征,如运行长度分布,倾斜分布,熵,和边缘铰链分布。边铰分布特征优于所有其他统计功能。边铰分布是一种特征,其特征是一个书写方向的变化手写文本中的笔画。通过一个窗口,提取的边缘铰链分布滑动过的边缘检测到的二进制手写图像。每当窗口的中央像素是在,这2个边缘片段(即连接序列的像素)从这个中央像素出现被认为。测量和存储的方向作为对。联合概率分布是从一个大样本,这样对。关键技术我们改进了劳伦斯范德华maaten优秀的包装可在http://www.cs.unimaas.nl/l.vandermaaten/laurens_van_der_maaten/software.html笔迹鉴别。我们认为一个完整的二维概率分布,需要考虑的角度,对所有可能的组合,比原代码。代码已经使用我的笔迹数据库的测试,可以在HTTP:/ / www.iam。unibe。CH / ~ FKI / iamdb /。关键词:MATLAB源代码,识别,,作家,作家匹配,作者验证,在线作家识别,边铰链,手写,手写。
- 2022-07-13 14:57:44下载
- 积分:1
-
谱聚类算法
图的谱聚类概念提出了一种在下列文件中的说明代码执行教程目的: 1。吴、 A.、 Jordan M.和韦斯 Y.(2002 年)。谱聚类: 分析和算法。在 T.Dietterich S.贝克尔和 Z.Ghahramani (编),进展神经信息处理系统 14 (页 849 — — 856)。麻省理工学院的 Press.2。P.数字和"分解方法分组",H.伯卡特和 B.Neumann,编辑,触发视觉,T.,弗里曼 · 页 655-670-1998.3。J.石和 J.马利克、"归一化处理削减和图像分割"、 刘瑞 IEEE conf.计算机视觉和模式识别,页 731-737,1997.4。佩里 · 斯科特和 H.C.隆-希金斯、"功能分组由 Relocalisation 的特征向量的 Proxmity 矩阵",在刘瑞英机展望会议,页 103-108,1990年。此实现中,演示了演化谱聚类方法与上述作者所提出的各种概念。
- 2022-03-15 02:22:52下载
- 积分:1
-
Metropolis-Hastings算法
http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis-Hastings_algorithm
大都会-黑斯廷斯算法是马尔科夫链蒙特 Carlo 方法获取从概率分布的随机样本序列为直接采样是困难的。序列可以用
近似分布。
下面的代码是算法的大都市-黑斯廷斯,一个简单的实现这些代码根据 linux 运行系统。 编译,并也可以用在 Windows 操作系统中。
Metropolis_demo.cpp 是一个演示取样高斯分布。
在 matlab 才能看到结果运行 metropolis_demo.m。您可以修改 metropolis_demo.cpp
适应代码到你自己的问题。
- 2022-05-05 17:59:50下载
- 积分:1