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基于模糊推理的多源图像融合研究.zip00000000000000
针对传统Camshift跟踪算法在目标运动速度过快和受到大面积相似区域情况下,容易引起跟踪目标丢失的问题,提出了一种基于多线索融合的跟踪算法来提高运动目标跟踪的精度。首先利用运动目标具有连续性的特点,
该项目基于Python环境，利用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等多种算法进行融合，实现垃圾短信的准确识别。项目包括前端和后端模块，前端包括短信输入和输出页面，后端包括数据预处理、模型训
matlab开发-基于多曝光图像融合的光照估计。融合高动态范围（HDR）场景中两个或多个不同曝光图像的功能。
利用多传感器状态估计向量(或测量值) 的标称化差定义了相似度和相似度矩阵, 用空间信息形成一致性测 度, 用时间信息形成可靠性测度, 最终形成了多传感器的组合及加权, 并进行时空融合. 该融合既可在数
基于NSST和PCNN的多焦点彩色图像融合
基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法
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针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法。在训练阶段,使用金字塔池化方法对卷积特征图进行分块和池化,获得包含
针对单模型评价图像质量容易产生过拟合的问题, 提出基于多模型融合的高光谱图像质量评价算法。以图像噪声、模糊度和云含量为降质特征, 建立遥感图像主观评价库, 分别选用支持向量回归方法和集成决策树方法对带
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