基于特征噪声加权的特征权重算法改进

TLD（Tracking-Learning-Detection）算法是一种新颖的单目标长时间视觉跟踪算法，在给定极少的先验知识的情况下，能够迅速地学习目标特征并进行有效的跟踪。TLD算法中跟踪器每次在

一种基于N-Gram改进的文本特征提取算法

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度，在基于传统的Harris算法的基础上，提出了一种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法。利用搭建的双目相机平台，对海浪图像进行采集并完成相机

基于MD5算法计算数字指纹的网页消重算法简单而高效，在网页消重领域应用比较广泛。但是由于MD5算法是一种严格的信息加密算法，在文章内容变动很少的情况下得出的指纹结果完全不同，导致基于这种算法的网页消重

提出一种融合Gabor 小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift 目标跟踪算法. 首先, 提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图; 其次, 基于mean shift 算法定义融合相似度系数,

基于改进SIFT特征的车型分类，茅袁辉，赵志诚，本文提出了一种对小型车中的小轿车、出租车、微型厢式车进行分类的算法。基于图像边缘点生成改进的SIFT特征，并通过对边缘点进行K-

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为了能更加准确鲁棒地跟踪目标，提出了特征加权融合的在线多示例学习跟踪算法（WFMIL）。WFMIL在多示例学习框架下分别训练两种特征（Hog和Haar）分类器。在跟踪过程中，通过线性运算融合成一个强分

论文《向量空间模型中特征加权的研究》，和大家分享～

模糊支持向量机(FSVM)赋予每个样本一个模糊隶属度,优化了最优分类面,具有好的抗噪性。为提高低信噪比条件下的语音识别准确率,减小传统支持向量机(SVM)中噪声样本对分类精度造成的影响,首先将模糊支持