提出了一種基于函數聯接的感知器神經網絡的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機場模型(GM RF)對紋理進行描述,模型參數即為紋理特征,參數估計采用最小平方誤差方法獲得.將估計參數作為表達紋理的特征向量,用感知器網絡對特征進行分類,并且采用函數聯接的方式解決線性不可分問題.對紋理圖象進行的實驗表明,采用這種方法能夠提高學習速度,簡化計算過程,并取得較好的紋理分類效果.
標簽： GM RF 函數 神經網絡
上傳時間： 2014-01-13
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混合高斯建模是背景建模中的一種經典方法，對復雜背景具有較好的適應性！
標簽： 高斯 建模 背景建模
上傳時間： 2013-11-25
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使用混合高斯函數，對點配準的方法，他的魯棒性比較好。
標簽： 高斯 函數
上傳時間： 2014-09-07
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分別用高斯消去法，三角分解法，Jacobi迭代法，GS迭代法，SOR迭代法求解Ax=b
標簽： 分 高斯
上傳時間： 2017-04-23
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使用高斯模型對威斯康辛州大學醫學院長期乳腺癌數據進行了貝葉斯模式識別。識別率為95以上，可以作為模式識別的重要案例。
標簽： 高斯模型 大學 數據 貝葉斯
上傳時間： 2013-12-27
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這是基于高斯模型的運動目標檢測算法。采用空間是YUV。
標簽： YUV 高斯模型 運動目標 檢測算法
上傳時間： 2013-12-04
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本碼源是針對于單高斯模型算法做的運動目標檢測，其中實現了背景建模、背景更新和目標檢測的步驟實現。
標簽： 高斯模型 算法 運動目標檢測
上傳時間： 2017-07-02
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主要介紹了基于（單、多）高斯統計模型的背景獲取法
標簽： 高斯 統計模型 背景
上傳時間： 2017-07-11
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五種信道模型的matlab代碼 【目錄】：1、SUI信道 2、高斯信道 3、瑞利信道 4、COST231 5、COST207
標簽： COST matlab 信道 SUI
上傳時間： 2014-01-12
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實現了高斯白噪聲的信道模型，提供了相關的源代碼
標簽： 高斯白噪聲 信道模型
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