基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统 利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵
基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统 利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵，最近邻法测试对测试集识别的精度...
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针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其 中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该 算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的...
针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其 中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV
针对双目立体视觉系统研制过程中的摄像机标定步骤,分析了计算机视觉函数库OpenCV中的摄像机模型,其 中的非线性畸变考虑到了切向畸变和径向畸变,采用Bouguet角点提取算法,实现了基于OpenCV的摄像机标定.该 算法具有很高的标定精度和计算效率、良好的跨平台移植性,可以满足双目立体视觉系统的...
关于关联向量机应用的最新文献！ 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用R
关于关联向量机应用的最新文献！ 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量...
建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优
建立了一种基于移动最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲线曲 面拟合方法这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进使生成的曲线曲面具 有精度高光滑性好等许多优点详细介绍了移动最小二乘法的原理应用和特点并且给 出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计...
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