📚 hog特征匹配技术资料

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HOG特征匹配技术,以其在图像处理与计算机视觉中的卓越表现而闻名,特别适用于行人检测、物体识别等场景。通过提取图像的梯度方向直方图,HOG能够有效捕捉目标轮廓信息,即使在复杂背景中也能保持高精度。掌握这一技术不仅有助于提升您的项目性能,还能加深对机器学习算法的理解。我们提供了2396个精选资源,从基础教程到高级应用案例一应俱全,助您快速成长为领域专家。立即探索,开启您的视觉计算之旅!

🔥 hog特征匹配热门资料

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开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map),认为一个神经网络接受外界输入模式时,将会分为不同的区域,各区域对输入模式具有不同的响应特征,同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激,而较远的神经...

📅 👤 杜莹12345

本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有...

📅 👤 han_zh

由于简单模式匹配算法在一次字符比较失败后,简单的把模式串位置向前移动一个字符位置,这样就丢掉了前面字符匹配中得到的信息,效率差。所以就需要一种无回溯的算法来提高效率,这里使用KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法。模式串前面的连续片断部分称“前缀模式”,前缀模式在模式串后部重复出现的情况...

📅 👤 lizhen9880

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