首  页  |  神经网络  |  人工智能  |  遗传算法  |  模式识别  |  开发设计  |  数据库  |  zigbee  |  数学算法  |  其  他
当前位置:智能优化 >> 模式识别 >> 首页

  基于区域特征的图象检索
交互式图象分割方法 :–基于多尺度形态滤波和水线分割法的过分; –交互式标定; –基于变形模板的边缘修正
更新时间: 2010-01-09   作者:佚名   点击次数:59

  形状不变量匹配
–广义Hough变换(GHT) –基于神经网络和遗传算法匹配方法 –变形模板(自由式、参数化) –基于形状凹凸结构的匹配方法 –动态规划 –基于自回归模型和隐Markov模型
更新时间: 2010-01-09   作者:佚名   点击次数:63

  形状描述的主要途径
主要有各种矩不变量(Moment Invariants)及各种简单的形状因子如面积、圆度、偏心度、主轴方向等。为解决遮挡问题,还常使用一些局部特征,如直线段、圆弧、角点、高曲率点等。
更新时间: 2010-01-09   作者:佚名   点击次数:89

  基于纹理特征的分析
基于统计特征的纹理分析——共生矩阵,心理学特征等;基于信号处理的纹理分析——小波变换,Gabor滤波器等; 基于模型的纹理分析——Markov随机场模型,Wold模型等;基于结构特征的纹理分析
更新时间: 2010-01-09   作者:佚名   点击次数:29

  颜色空间聚类
1、计算H-S-I颜色直方图;2、在直方图中寻找所有颜色峰值(在三维颜色空间中,大于所有六个相邻点);3、一个峰值对应一个颜色聚类。对每一聚类标注H-S-I值和样本数;4、按样本数从大到小将各个峰值(聚类)排序。
更新时间: 2010-01-09   作者:   点击次数:30

  基于统计方法的模式识别系统之特征提取、选择及分类决策
分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。基本做法是在样本训练集基础上确定某个判决规则,使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
更新时间: 2010-01-06   作者:佚名   点击次数:104

  基于统计方法的模式识别系统——数据信息获取与预处理
数据获取,为了使计算机能够对各种现象进行分类识别,要用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象;预处理的目的是去除噪声,加强有用的信息,并对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原。
更新时间: 2010-01-06   作者:佚名   点击次数:81

  基于统计方法的模式识别系统主要组成部分介绍
而基于统计方法的模式识别系统主要由4个部分组成:数据获取,预处理,特征提取和选择,分类决策
更新时间: 2010-01-06   作者:   点击次数:36
8 篇 页次: 1/110篇/页 首页 上一页 下一页 尾页 转到: