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hog_svm

于 2021-01-08 发布 文件大小:897KB
0 122
下载积分: 1 下载次数: 41

代码说明:

  利用HOG算子提取特征,利用支持向量机进行分类,得到了较好的图像分割效果(Using HOG operator to extract features, using support vector machine to classify, get a better image segmentation effect)

文件列表:

hog_svm\hogcalculator.m
hog_svm\hog_svm.m
hog_svm\neg\001.jpg
hog_svm\neg\002.jpg
hog_svm\neg\003.jpg
hog_svm\neg\004.jpg
hog_svm\neg\005.jpg
hog_svm\neg\006.jpg
hog_svm\neg\007.jpg
hog_svm\neg\008.jpg
hog_svm\neg\009.jpg
hog_svm\neg\010.jpg
hog_svm\neg\011.jpg
hog_svm\neg\012.jpg
hog_svm\neg\013.jpg
hog_svm\neg\014.jpg
hog_svm\neg\015.jpg
hog_svm\neg\016.jpg
hog_svm\neg\017.jpg
hog_svm\neg\018.jpg
hog_svm\neg\019.jpg
hog_svm\neg\020.jpg
hog_svm\neg_list.txt
hog_svm\pos\001.jpg
hog_svm\pos\002.jpg
hog_svm\pos\003.jpg
hog_svm\pos\004.jpg
hog_svm\pos\005.jpg
hog_svm\pos\006.jpg
hog_svm\pos\007.jpg
hog_svm\pos\008.jpg
hog_svm\pos\009.jpg
hog_svm\pos\010.jpg
hog_svm\pos\011.jpg
hog_svm\pos\012.jpg
hog_svm\pos\013.jpg
hog_svm\pos\014.jpg
hog_svm\pos\015.jpg
hog_svm\pos\016.jpg
hog_svm\pos\017.jpg
hog_svm\pos\018.jpg
hog_svm\pos\019.jpg
hog_svm\pos\020.jpg
hog_svm\pos_list.txt
hog_svm\svmStruct.mat
hog_svm\svmtrain.m
hog_svm\test1.jpg
hog_svm\test2.jpg
hog_svm\test3.jpg
hog_svm\neg
hog_svm\pos
hog_svm

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    这是bregman迭代的小例子,看完之后对图像处理的优化帮助很大,你可以掌握其中的优化算法,很好,很实用(This is the iterative Bregman small example, after reading on the optimization of image processing helps a lot, you can grasp optimization algorithm, which is very good, very practical.)
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    一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维,然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单,但是实验结果很鲁棒,速度大概能到达40帧/秒(A simple and efficient tracking algorithm based on compressed sensing. Firstly, with the random sensing matrix compressed sensing RIP conditions for multi-scale image feature dimension reduction, and then use the naive Bias classifier simple classification in the feature reduction after the. The tracking algorithm is very simple, but the results are robust, speed can reach 40 frames per second)
    2014-01-10 11:45:54下载
    积分:1
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