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【正文】 :21:5208:21Feb237Feb23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 。 08:21:5208:21:5208:21Tuesday, February 7, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 上午 8時 21分 52秒 上午 8時 21分 08:21: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 :21:5208:21:52February 7, 2023 ? 1意志堅強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 上午 8時 21分 52秒 上午 8時 21分 08:21: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 , February 7, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 。 2023年 2月 7日星期二 8時 21分 52秒 08:21:527 February 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 :21:5208:21Feb237Feb23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘 樣本準(zhǔn)備 1/22/2023 1 Multimedia Search Engine 樣本準(zhǔn)備 ?對象分割 ? 對象在文檔中可能只占很小比例 ? 用整個文檔提取的特征含有大量噪聲 ?特征與特征提取 ? 使用什么樣的特征？如何計算？如何進(jìn)行預(yù)處理？ ? …… ?樣本選擇 ? 正負(fù)樣本數(shù)可能嚴(yán)重失衡（ 1:10， 1:100） ? 樣本可能包含噪聲 圖像分割 ?如何分割 ?需要被分割成不同部分的對象有什么不同？ 第一類圖像：前景與背景 圖像分割 ?前景與背景分割 ?假設(shè)：前景與背景亮度不同 ?一個暗一個亮 ? 閾值分割 閾值 如何求最優(yōu)分割閾值？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ?基于直方圖的方法 ?直方圖 ：圖像灰度級的離散概率密度函數(shù) 如何發(fā)現(xiàn)這個點？ 圖像分割 ?前景與背景分割 ?最大熵算法 ?熵： ? 物理含義：分布的“均勻性” ? 越均勻，熵越大 ? 越不均勻，熵越小 ? ? ? ?spspHs1log]255,0[???圖像分割 ?前景與背景分割 ?最大熵算法 ?圖像假設(shè)：前景 /背景亮度不同 ? 直方圖如同時包含前景和背景，則其熵將變小 ? 如只包含前景或背景，熵將變大 ??把直方圖分解成兩部分，分別計算熵，兩部分熵的和最大時為最佳分割閾值 H1 H2 ? ?21]255,0[maxarg? HHT s ?? ?很強(qiáng)很完美？
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