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图像去噪方法
采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法，称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集，每个包含26字母表写由不同的人，用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的，用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进，并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法，将减少处理时间，同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下，手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别，写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是，在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而，在离线的系统中，神经网络已被成功使用，以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序，包括邮件分拣，银行处理，文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是，在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术，这将提高识别精度[6] [7]。
- 2022-02-07 06:18:12下载
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2D 和 3D 的 Gabor 滤波器创作者
3D 是真的-真的几乎没有执行。它运行和 （应该是） 无缺陷。提供的帮助和代码有很好评论。最后一个未实现的方面是"滚"的能力 （除了偏航及变） 3D 内核。数学运算，以实现它是在代码中，和你需要做的就是取消注释。我发现不是这样做，因为我不干了它，发现感觉不像数学思维创造适当大小的网格。此外包括了 2D 版和一个小朴实无华的实用程序来查看 3D 矩阵。这由大量修改 23253： gabor_fn.m 由高阳
- 2022-03-22 04:55:57下载
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改进的乘性迭代算法 用于nmf
输入为要分解的矩阵、端元数、迭代次数、参数喇嘛塔 主要输出为丰度和端元 次要输出为obj还有迭代了几次 该程序用于高光谱分解，是在乘性迭代的基础上进行的改进，是的每个点都能达到稳定收敛。
- 2022-08-25 04:53:35下载
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模板匹配和投影法图像识别
模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：
（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)
- 2022-08-22 16:17:25下载
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sift 文档论文和程序
SIFT，尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点。是一种局部描述子。
- 2022-01-24 13:31:07下载
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中值滤波
面向梯度直方图可以用于图像中目标检测。特别是，他们被用作行人检测"使用面向梯度直方图的行人检测"一文中介绍 Dalal 和 Triggs。Matlab 程序代码计算猪以详尽的方式，如本文所述。训练分类和检测对象/非对象区域，然后可以使用说明符。
- 2023-01-02 07:00:12下载
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matlab模板匹配
基于模板的匹配。主要是利用种子模板的方法，对一幅图像进行检测。适合新手学习，望高手绕道。
- 2023-01-24 13:05:04下载
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基于卡尔曼滤波器的运动物体追踪
clear,clc,close all;
% compute the background image
Imzero = zeros(240,360,3);
video=aviread("SampleVideo.avi");
Im = double(cat(4,video(1:2:end).cdata))/255;
clear video
% Convert to RGB to GRAY SCALE image.
nFrames = size(Im,4);
Imzero = Im(:,:,:,1);
for i = 2:5
Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero;
end
Imback = Imzero
- 2023-07-26 08:50:04下载
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C++带通滤波程序
本程序描述了用C++编写的fir滤波器的程序，程序中包含dfd.h，fir.h， dfd-impl.h，fir-impl.h通过调试可以运行，希望对大家有帮助，可以作为学习的。
- 2022-07-18 21:09:29下载
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SAD立体匹配
解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。
- 2023-07-14 23:55:04下载
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