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基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法，彭志勇，常发亮，在视频内容分析和多媒体检索等应用中，行人重识别是一项关键的技术，该技术的研究在刑事侦查领域具有重要的现实意义。本文提出了
给出了一种乳腺X线照片微钙化点的特征选择方法，该方法运用基于加权变异算子的免疫算法进行特征优选。加权变异算子能够动态调整抗体各部位的变异率，在高亲和力抗体的邻近小范围搜索，在低亲和力抗体的周围跳跃式搜
不同的视频应用对视频对象的分割和跟踪的速度和精确度具有不同的要求。提出了一种视频对象的分级分割和跟踪框架，基于视频对象特征描述子算法可以实时地分割和跟踪视频对象，基于区域特征描述子算法对分割的视频对象
一种基于字符笔画特征的雷管编码图像分割算法，孙小虎，汪国有，针对工业雷管编码的自动识别，本文利用字符笔画的显著特征提出了一种雷管编码图像分割算法，即利用字符笔画的特点及其与背景的差
综合基本微粒群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）和模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法，提出了一种新型的协同进化方法（SAPSO）。通过
基于局部特征与全局特征的图像显著性目标检测，贺超，陈振学，目前，视觉注意机制已经得到了快速的发展，并应用到了图像智能检测与识别等多个领域。但是，现有的显著性检测方法仍然面临实时性
针对现有局部模型在分割灰度不均匀图像时容易陷入局部极小值，导致演化曲线停留在背景处或目标内部无法继续演化从而造成分割失败的现象，提出本模型。该模型在能量泛函中增加局部灰度差异项，通过最大化演化曲线上所
特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时，传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题，提出了一种基于信息增益率与随机森林的特征选择算法。该算法结合filt
传统基于概率的特征权重算法，往往只对词频、逆文档频和逆类频等进行统计，忽略了类别之间的相互关系。而对于多分类问题，类别之间的关系对统计又有重要意义。为了提高文本分类的精确度，提出了基于类别方差的特征权
基于SIFT特征的图像匹配算法，葛梦瑶，别红霞，尺度不变特征变换（ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT）是图像匹配领域的研究热点，该算法在尺度空间寻找极值点，提取位置
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