显著性检测模式识别计算机视觉

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本书主要内容包括模式识别的基本概念、模式识别的主要研究方法,包括统计模式识别方法、神经网络方法和结构模式的识别方法,同时介绍了该领域的最新研究方法和成果。

这是重庆某大学计算机专业的研究生课件，理论不深奥，可以适应于高年级本科教学和自学。

计算机技术硕士模式识别课程课件。第一章：模式识别概述：模式识别的基本概念，模式识别系统，模式识别的发展和应用，模式识别的研究方法；模式识别应用：生物特征识别。第二章：线性判别函数：引言；感知准则函数和

基于双目视差的立体显示系统中, 不恰当的图像景深分布是引起视疲劳的主要原因, 因此提出一种新颖的立体深度调整方法以提高立体显示观看视觉舒适度。该方法以原始立体图像作为输入, 应用图像谱残差提取的方法获

这是关于计算机视觉研究的论文。是关于视觉注意力模型的显著性提取的一篇论文。

图像显著性FT模型的代码，希望对你有帮助

论文仅供学习参考使用。 提出一种基于超像素下条件随机场模型的图像显著性目标检测方法,利用超像素块的边缘保持特性和条件随机场的邻域约束特性来增强图像显著性目标检测的准确性。 提出一种基于深度条件随机场网

为适应不同终端显示多样化的要求，需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知（content-aware）的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题，提出了一个基于离散余弦变换（

针对先前的立体图像显著性检测模型未充分考虑立体视觉舒适度和视差图分布特征对显著区域检测的.影响,提出了一种结合立体视觉舒适度因子的显著性计算模型.该模型在彩色图像显著性提取中,首先利用 SLIC 算.