该实现方法以SIFT特征为核心,结合图像处理和计算机视觉技术,具有卓越的性能和效果。通过对SIFT特征进行提取和描述,并应用于目标检测、匹配等领域。该方法具有广泛的应用前景,是学习图像处理、计算机视觉
为了消除网页噪音, 有效地提取基于模板的网页主 题信息, 提出了一种新的信息提取方法。该方法采用机器自动学习方式生成网页集的模板; 以网页链接关系中的锚点文本作为提取目标对模板进行标记, 生成对应模板
【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一,但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展,但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研
提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法,步骤如下:1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型;2)将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵;3)对该相似
描述利用阈值方法对红外图像边缘进行提取的方法
从图片中提取文字的方法,介绍了如何利用OCR软件进行图片文字的提取
一种基于纹理特征提取的图像检索,描述了纹理和纹理特征,介绍了几种常用的纹理分析方法,有灰度直方图、边缘方向直方图、空间灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、Gabor滤波器和小波以及图像纹理谱分析方法,
几种改进的MFCC特征参数提取方法,mfcc
先将网页转换为规范的DOM树然后计算每行文本的文本密度与标题相关度等值并将其作为输入参数利用BP神经网络进行训练进而形成抽取规则最后通过实验验证该方法的可行性
1、有9个工件图像,要求从本章讲授的特征提取方法中,选择3~5种提取工件特征并给出数字结果；链码为必选方法,给出数字结果和图形显示,做到链码和原图像的双向变换显示。(实验报告中应描述相应的特征提取方法
