资源简介
图像识别一般可以分为三个部分,即图像预处理、特征提取与图像分类。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,一般有数字化、几何变换、归一化、滤波等步骤。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 507750 2018-11-02 14:03 基于HOG和SVM的图像识别方法.pdf
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 507750 2018-11-02 14:03 基于HOG和SVM的图像识别方法.pdf
- 上一篇:zabbix 监控全国各节点网络延迟
- 下一篇:RTL8305NB原理图
相关资源
- 支持向量机参数优化.rar
-
车辆识别 xm
l文件 HOG特征 LEVEL=16 - svm实现是否带眼镜
- SVM(支持向量机)实现数据的三分类
- SVM分类器代码
- 基于PSO的SVM参数寻优代码
- 葡萄酒数据集
- opencv 人数统计
- 基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算
- LS-SVM,预测时间序列
- libsvm-3.20版本 64位系统可用,内涵测试
- 支持向量机简介ppt
- hog+lbp+svm人脸识别 特征融合
- SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及
- 用FormatDataLibsvm.xls将数据转换成Libsv
- LS_SVMlib支持向量机安装包
- machine learning SVM classify algorithm
- 支持向量机libsvm-2.88(最新版
- ABC-SVM算法,逐行代码注释简单易懂,
- 利用OpenCV,通过SVM识别图像中图形链
- libsvm工具包含网格法查找最优解函数
- libsvm工具包含网格法查找最优解函数
- libsvm工具包含网格法查找最优解函数
- 采用SVM控制的四桥臂三相逆变器
- 利用FSVM实现对手写数字的识别
- 支持向量机SVM多分类算法实现
- SVM_Iris.rar
- 粒子群PSO优化SVM做预测
- 图像特征提取代码HOG、LBP、Haar、Hu矩
- 基于SVM电力系统短期负荷预测的其中
评论
共有 条评论