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fhmm1.zip - 可以将不同的人脸进行识别分类,使用隐马尔科夫算法实现较高的识别率

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CVPR10-LLC.rar - 2010 CVPR LLC matalb代码
llc.rar - Design for LLC by matlab
3kW_LLC.rar - LLC经典资料,学习LLC基础,详细分析LLC设计原理
LccSPM.zip - LLC做的图像分类算法,非常经典的图像分类算法。属于Bag-of-Feature模型,采用的是SIFT特征描述组。
LLC.rar - Local Linear Coding for Image Classification的代码
CVPR10-LLC.rar - 该matlab源码描述了基于局部受限线性编码的图像分类算法
sift_feature-extract-and-match.zip - 使用sift算法,找出图像的关键点,使用关键点作为匹配因子对两幅图像进行匹配,数据库中包含了丰富的可用图片库。
ImageCodec.rar - 图像的编解码主要用于图像的格式存储。收缩和膨胀是数学形态学最基本的变换,数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域,给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。
vlfeat-0.9.20-bin.tar.gz - 常用工具包,特征提取方法,如HOG,sift等特征,分类方法如决策树,svm等
PG_BOW_DEMO.zip - 图像的特征用到了Dense Sift,通过Bag of Words词袋模型进行描述,当然一般来说是用训练集的来构建词典,因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的,但是实际应用中谁知道测试的图片是啥,所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单,虽然很多人也问过我,但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了,面试中也经常问到我这个问题,不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题? 用BoW描述完图像之后,指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模型描述了,就可以用SVM训练分类模型进行分类了。 在这里除了用SVM的RBF核,还自己定义了一种核: histogram intersection kernel,直方图正交核。因为很多论文说这个核好,并且实验结果很显然。能从理论上证明一下么?通过自定义核也可以了解怎么使用自定义核来用SVM进行分类。
PCAPSVM.rar - PCA+SVM,对图像进行降维分类,并在yale库上测试取得比较好的效果
siftSVM.rar - SIFT特征提取和SVM分类相结合进行图像识别,提高识别准确率
sllePsvm.rar - 目标分类(流形学习slle+支持向量机svm)
SVM-Classification.zip - Matlab写的SVM图像分类程序,是完整的可运行的图像分类程序,高手可以研究一下。
svm.rar - 图像处理模式识别一种分类算法:svm,对于所提取的图像的特征进行训练学习然后分类。
PCA_SVM.rar - 这是一个经过本人测试的一个很好用的程序,降维svm用起来更方便。
SVM2012.zip - SVM支持向量机算法介绍以及实现代码,实现分类计算。
Ncut_SVM.rar - 此源码可对图像进行Ncut分割,并且集成了特征提取和SVM分类的功能。
svm.rar - SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类源码
PCA_SVM.zip - 采用经典的PCA对人脸图像进行特征提取,用SVM分类器进行分类。

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