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以中医舌像为研究对象,针对单一特征无法很好表述舌像的缺点,提出了基于多特征融合的中医舌像检索方法以提高中医舌像的识别率。由于检索结果的排序直接关系到整个系统的性能,重点研究了在训练集上学习一组合理的多
稠密轨迹的人体行为识别对每一帧全图像密集采样导致特征维数高、计算量大且包含了无关的背景信息。提出基于显著性检测和稠密轨迹的人体行为识别方法。首先对视频帧进行多尺度静态显著性检测获取动作主体位置,并与对
图像分割任务中,传统的基于人工设计特征方法工作量大、复杂度高、分割精度较低,现有的基于全卷积神经网络(fullyconvolutionalnetworks,FCN)的方法在分割边缘上不够精细。为了提高
提出一种彩色图像和近红外图像的融合算法,先给出一种改进核函数的双边滤波器,然后应用该双边滤波器和高斯滤波器相结合多次作用于彩色图像和近红外图像,得到低频图像、边缘图像、细节图像等不同尺度的图像,在不同
Graph-Based Visual Saliency显著性检测代码
基于全局对比度的显著性区域检测,有基于直方图和基于区域的两种方法
Significant detection SWD--Matlab
GBVS经典的显著性检测方法,可以与自己所做的显著性方法进行比较
这是基于卷积神经网络CNN的显著图计算源码。压缩包内含有训练及测试两个部分,可以直接下载解压后运行。
这是基于多尺度图结构的显著图计算方法源码。编程语言为matlab,文件完整,可以直接下载解压后运行。
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