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基于模糊融合的红外弱小目标快速检测算法
本文介绍了图像的特征提取及融合方法。可以让你更加深刻的理解特征的提取和融合算法
篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知，例如区域复制篡改，它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域，但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡
针对复杂背景下采用单一特征进行行人检测时的局限性，提出了一种融合多种特征并运用模板弹性模型与局部二次加权的算法，将梯度直方图（HOG）、肤色、发色与曲率有效融合，建立了适用行人检测的各特征模型。第一级
针对天际线的高鲁棒性与高准确率检测问题，提出了一种多特征提取与边缘校正融合的天际线检测算法。采用Gabor纹理特征和颜色特征提取天空与非天空区域随机训练像素点的多特征值，接着采用支持向量机（Suppo
本文研究了一种基于特征融合的心电信号房颤自动检测算法。通过综合利用不同特征提取方法，将多种特征进行融合处理，以提高房颤自动检测的准确性和可靠性。研究结果表明，该算法具有较高的房颤检测率和较低的误报率，
关于HOG 解释 1 关于计算梯度方向角的 首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算得到x 方向水平方向以向右为正方向的 梯度分量gradscalx然后用[1,0,-1]梯度算子对原图像做卷积
python实现特征检测算法SIFT、SURF、ORB等特征检测的算子
论文仅供学习参考使用。 提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。
区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的,然而传统的匹配算法计算量大,匹配速度慢,效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大,时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算
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