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提出了一种用支持向量机（SVM）权重向量解决高维对象分类的方法，并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器。采用云模型建立训练集的各属性模型，分类模型由属性模型集成得到，属性权重根据SVM权重向量
针对传统的基于GPU的光线投射算法绘制效率较低的问题，利用CUDA架构的并行计算特性和对三维纹理的处理能力进行改进和优化。将体数据映射为三维纹理，利用CUDA三维数组进行存储与绑定，纹理拾取的浮点返回
CLAHE和细节放大相结合的档案图像增强方法;
脉冲耦合神经网络(PCNN)是有着生物学背景的新一代人工神经网络,在图像分割方面体现了优异的性能。PCNN模型在参数估计和阈值迭代方面的问题还有待解决。将一维最大相关准则和二维最大相关准则相结合来估计
整合分类 一种多学科物种界定方法，兰飞，李虎，多数权威分类学家认为物种边界是有待验证的假设。正确、有效的界定物种对于生物多样性的研究至关重要。整合分类是利用多学科之间
基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类_唐银凤，svm分类器的进一步学习。
为了提高纹理特征提取的效率,提出一种基于傅里叶变换的纹理特征提取算法。该算法先将图像进行傅里叶变换,然后把图像傅里叶域分割为12个扇形区域,提取扇形区域中的纹理特征,并使用Caneberra距离函数计
A face feature region localization method based on KPCA/SVM
对用于回归估计的标准SVR算法加以改进，提出了回归型支持向量机的一种改进算法。并针对医学上胆固醇含量测定问题进行了回归估计。实验表明，该算法在运算速度和回归估计精度的稳定性上都明显优于标准算法，特别适
针对运动目标检测中单特征背景模型存在的局限性,如基于颜色特征的背景模型对光照和阴影敏感、基于纹理特征的背景模型易产生空洞,提出了一种以置信度融合RGB颜色特征和SILTP(scale invarian
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