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視頻分割

  • 繼wvd后的一個改進型時頻分析工具

    繼wvd后的一個改進型時頻分析工具,在時間分割上,值得借鑒

    標簽: wvd 改進型 時頻分析

    上傳時間: 2015-05-05

    上傳用戶:hphh

  • 尿沉渣圖像識別

    尿沉渣圖像識別,采用形態學圖像分割,som進行識別!

    標簽: 圖像識別

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:zgu489

  • 關于均值漂移的程序

    關于均值漂移的程序,該代碼為編譯好的程序,可以直接看圖像分割效果!

    標簽: 漂移 程序

    上傳時間: 2015-05-08

    上傳用戶:kytqcool

  • 利用支持向量機的最優算法

    利用支持向量機的最優算法,來分割圖像,可以得到有效地細胞分離圖片

    標簽: 支持向量機 算法

    上傳時間: 2015-05-17

    上傳用戶:咔樂塢

  • MATLAB程序(附圖像)

    MATLAB程序(附圖像),在彩色圖像中對汽車車牌的分割。

    標簽: MATLAB 程序 圖像

    上傳時間: 2015-05-18

    上傳用戶:heart520beat

  • MATLAB程序(附圖像)

    MATLAB程序(附圖像),對圖像商標文字的分割。

    標簽: MATLAB 程序 圖像

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:yyq123456789

  • 最接近點對問題是求二維坐標中的點對問題

    最接近點對問題是求二維坐標中的點對問題,該算法是為了將平面上點集S線性分割為大小大致相等的2個子集S1和S2,我們選取一垂直線l:x=m來作為分割直線。其中m為S中各點x坐標的中位數。由此將S分割為S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。從而使S1和S2分別位于直線l的左側和右側,且S=S1∪S2 。由于m是S中各點x坐標值的中位數,因此S1和S2中的點數大致相等。 遞歸地在S1和S2上解最接近點對問題,我們分別得到S1和S2中的最小距離δ1和δ2。現設δ=min(δ1,δ1)。若S的最接近點對(p,q)之間的距離d(p,q)<δ則p和q必分屬于S1和S2。不妨設p∈S1,q∈S2。那么p和q距直線l的距離均小于δ。因此,我們若用P1和P2分別表示直線l的左邊和右邊的寬為δ的2個垂直長條,則p∈S1,q∈S2。

    標簽: 二維

    上傳時間: 2015-05-19

    上傳用戶:shawvi

  • 實驗描述:分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點

    實驗描述:分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點,使得結果最優。 算法思想: 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ( ) 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處,并將屬性列分成兩個集合,TA和BA,TA中的元為:{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素為:{ An} 3、 確定集合TQ、BQ和OQ,其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、COQ這些值,其中CTQ= ,CBQ= ,COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 對取到的z的最大值處標記,為分割點 7、 對CA進行調整,重復計算得到最終z的最大值點,對CA矩陣進行劃分 8、 對上述算法進行修改,將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來,得到兩個分割,則將原有的屬性集劃分成三部分。 該算法的目的是找到獨立存取的屬性集合或者分別的應用集。比如說,如果可以找到兩個屬性A1,A2,他們只是被q1讀取,而A3,A4被q2,q3讀取,這樣在分裂的時候可以確定。算法就是找到這些組。另外為了簡單化起見,我命令refj(qi)全部等于1.

    標簽: partition 算法 實驗 分布式數據庫

    上傳時間: 2015-06-04

    上傳用戶:13160677563

  • 實驗描述:分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點(2個)

    實驗描述:分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點(2個),使得結果最優。 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ( ) 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處,并將屬性列分成3個集合,TA和BA和MA, 3、 確定集合TQ、BQ,MQ和OQ,其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ這些值,其中CTQ= ,CBQ= ,CMQ= ,COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 對取到的z的最大值處標記,為分割點 7、 對CA進行調整,重復計算得到最終z的最大值點,對CA矩陣進行劃分 對上述算法進行修改,將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來,得到兩個分割,則將原有的屬性集劃分成三部分。

    標簽: partition 算法 實驗 分布式數據庫

    上傳時間: 2015-06-04

    上傳用戶:515414293

  • 首先采用灰度投影匹配進行全局運動估計和補償

    首先采用灰度投影匹配進行全局運動估計和補償,用以消除背景變化的影響;然后由二次差分抽取中間幀解決遮擋問題,通過Fisher 評價函數結合數學形態學填充得到運動對象分割掩膜,同時消除殘余噪聲以及平滑邊緣。該方法在一定范圍內較好地解決了遮擋問題,并能夠高效快速地得到比較精確的視頻對象。

    標簽: 首先采用 灰度 投影 全局

    上傳時間: 2014-11-30

    上傳用戶:fandeshun

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