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終端匹配

結(jié)合稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法和支持向量跟蹤(SV T) 原理, 提出了相關(guān)向量跟蹤(RV T)。由于跟蹤系統(tǒng)事先學(xué)習(xí)到了目標的“知識”, 故匹配發(fā)生在候選圖像塊與先驗知識之間, 而不必考慮模板更新。相關(guān)

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設(shè)計MFRC500的匹配電路和天線的應(yīng)用指南對RC500天線設(shè)置非常有幫助的！

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UV 雙光譜圖像融合目前在國內(nèi)外仍處于起步階段, 在設(shè)計方案上的優(yōu)越性、穩(wěn)定性、功耗、算法的優(yōu)化等方面需要解決的問題仍有許多。將目前的優(yōu)秀圖像匹配算法、圖像融合算法用于實踐, 與高性能的數(shù)字信號處理

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一種查找數(shù)據(jù)庫中關(guān)于一個字符串的匹配的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

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由于SAR和可見光成象傳感器圖象的物理特征不同,因此進行匹配難度很大.本文在深入分析了這兩種傳感器圖象物理特征的基礎(chǔ)上,提出了一種圖象匹配的新方法.該方法運用形態(tài)學(xué)濾波方法去除SAR圖象斑點噪聲,利用

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三個求二分圖最大匹配的程序（bfs

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偶圖最大匹配完全照算法說明利用集合運算實現(xiàn)的matlab代碼。這里需要大家討論的是增廣路的選取的算法

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信息隱藏中用于數(shù)字隱寫的常用算法:LSB替換LSB匹配,包括隨機的和排序的,以及對文件和文件夾進行操作,用CxImage類能快速讀取各種格式的圖象

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輕度混合動力汽車動力元件的選型與參數(shù)匹配

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對數(shù)據(jù)庫中的信息進行撮合匹配

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