·詳細(xì)說明：該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征，用matlab編寫，可應(yīng)用于基于紋理的圖像檢索系統(tǒng)。其中還包含一篇gabor變換相關(guān)的文獻(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-06-27
上傳用戶：dialouch
為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情，對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對(duì)提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)別速度更快，能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求，并且具有很好的魯棒性，識(shí)別率高。
上傳時(shí)間： 2013-11-08
上傳用戶：小眼睛LSL
近年來，隨著DSP技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字視頻處理技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。邊緣檢測(cè)是是數(shù)字視頻處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，而且是進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和識(shí)別的基礎(chǔ)。本文首先分析了當(dāng)前發(fā)展比較成熟的幾種邊緣檢測(cè)算法，然后針對(duì)基于DSP的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)的特點(diǎn)選用Laplacian of Gaussian（LoG）邊緣檢測(cè)算法，并在基于DM642的數(shù)字視頻處理系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)，給出了仿真的結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2013-11-15
上傳用戶：familiarsmile
針對(duì)傳統(tǒng)的Max-Log-Map譯碼算法時(shí)效性差、存儲(chǔ)空間開銷大的特點(diǎn)，本文對(duì)傳統(tǒng)的Max-Log-Map譯碼算法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)的算法對(duì)前、后向度量使用了蝶形結(jié)構(gòu)圖，便于DSP實(shí)現(xiàn)；將原始幀均分為多個(gè)子塊，設(shè)計(jì)子塊間的并行運(yùn)算以減小系統(tǒng)延遲；子塊內(nèi)采取進(jìn)一步地優(yōu)化措施，以減小數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量并提高譯碼速率。在DSP C6416平臺(tái)上的仿真結(jié)果表明了算法的可實(shí)現(xiàn)性與可靠性。
標(biāo)簽： Max-Log-Map DSP 譯碼算法
上傳時(shí)間： 2013-11-08
上傳用戶：a296386173
針對(duì)人臉識(shí)別中的特征提取問題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢(shì)來進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對(duì)得到的高維特征采用PCA進(jìn)行初次降維，再利用LDA實(shí)現(xiàn)再次降維，得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。
標(biāo)簽： Gabor 特征提取 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶：alex wang
log算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：stvnash
dasniff daSniff is an open source customizable sniffer for win32 systems. It helps you to log your LAN traffic by specifying packet rules as filters.
標(biāo)簽： customizable dasniff daSniff sniffer
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：invtnewer
程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 P0408：形態(tài)學(xué)梯度檢測(cè)二值圖像的邊緣 P0409：形態(tài)學(xué)實(shí)例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對(duì)象
標(biāo)簽： Prewitt P0401 Canny P0402
上傳時(shí)間： 2014-01-03
上傳用戶：Late_Li
Complete example using custom errors and write errors to the Event log 日志記錄
標(biāo)簽： errors Complete example custom
上傳時(shí)間： 2015-03-29
上傳用戶：hfmm633
程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 P0408：形態(tài)學(xué)梯度檢測(cè)二值圖像的邊緣 P0409：形態(tài)學(xué)實(shí)例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對(duì)象
標(biāo)簽： Prewitt P0401 Canny P0402
上傳時(shí)間： 2015-04-03
上傳用戶：二驅(qū)蚊器
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