【總結】碩士研究生課程論文(或讀書報告)課程名稱:模式識別題目:人臉識別技術研究摘要人臉識別是計算機視覺和模式識別的一個研究熱點。但是在復雜光照條件下,如何快速自動識別人臉,仍然是一個富有挑戰(zhàn)性的問題。基于圖像處理的知識,研究在復雜光照下利用計算機自動識別人臉的
2025-06-28 12:16
【總結】作圖像處理方面的研究工作,最重要的兩個問題:其一是要把握住國際上最前沿的內容;其二是所作工作要具備很高的實用背景。解決第一個問題的辦法就是找出這個方向公認最牛的幾個超級大拿(看看他們都在作什么)和最權威的出版物(閱讀上面最新的文獻),解決第二個問題的辦法是你最好能夠找到一個實際應用的項目,邊做邊寫文章。做好這幾點的途徑之一就是充分利用網(wǎng)絡資源,特別是權威網(wǎng)站和大拿們的個人主
2025-08-18 16:35
【總結】2022/5/291第三章分類器的設計?線性分類器的設計?分段線性分類器的設計?非線性分類器的設計2022/5/292§3-1線性分類器的設計上一章我們論討了線性判別函數(shù)形式為:g(x)=WTX+Wn+1
2025-05-01 02:36
【總結】第一篇:模式識別與智能系統(tǒng) 模式識別與智能系統(tǒng) 所屬院系:自動化科學與工程學院 一、學科概況 模式識別與智能系統(tǒng)是在信號處理、人工智能、控制論、計算機技術等學科基礎上發(fā)展起來的新型學科。該學科...
2025-10-31 22:26
【總結】基于模式識別的選區(qū)劃分1.摘要本文針對研究眾議員的選區(qū)重新劃分問題。運用方法簡潔有效、充分公平且可行性強的“簡單”原則,引入類基尼系數(shù),并通過0-1矩陣確定合并方案。為確保類似于少數(shù)族裔群體的利益,運用建設性杰利蠑螈模型,將某些少數(shù)群體合并。最后,擴展到多個城市同時合并的模型,以便提高運算速度。經(jīng)過理論分析和數(shù)值計算結果驗證表明模型設計合理,實用性強。關鍵詞:選區(qū)劃
2025-06-28 22:13
【總結】模式識別PatternRecognition張正道江南大學通信與控制工程學院信息安全系第二章貝葉斯決策理論?貝葉斯分類器?最小風險Bayes分類器?聶曼-皮爾遜判別準則?最大最小判別準則?序貫分類?正態(tài)分布決策理論?關于分類的錯誤率分析2-1引言?應用要求
2025-01-19 14:51
【總結】模式識別與智能系統(tǒng)PatternRecognition&IntelligentSystem(專業(yè)代碼:081104)一、學科概況本校模式識別與智能系統(tǒng)學科為國務院1993年批準的博士學位授予權學科,2001年經(jīng)國務院學位委員會批準為國家級重點學科(二級學科);本學科所在的控制科學與工程學科具有一級學科博士學位授予權,同時擁有一級學科博士后流動站。本
2025-06-17 16:20
【總結】引言課程對象?計算機應用技術專業(yè)碩士研究生的專業(yè)基礎課?電子科學與技術學科碩士研究生的專業(yè)基礎課與模式識別相關的學科?統(tǒng)計學?概率論?線性代數(shù)(矩陣計算)?形式語言?機器學習?人工智能?圖像處理?計算機視覺?…
2025-03-04 14:22
【總結】模式識別與圖像處理熊衛(wèi)華1385718090715#222引言與模式識別相關的學科?統(tǒng)計學?概率論?線性代數(shù)(矩陣計算)
2025-08-15 22:48
【總結】模式識別PatternClassification第四章:參數(shù)估計統(tǒng)計決策法參數(shù)估計?原理?對于絕大多數(shù)的識別問題,類概率密度函數(shù)已知的條件并不成立,而通常只知類概率密度的函數(shù)形式,其參數(shù)未知。?參數(shù)估計法即是利用學習樣本來估計類概率密度參數(shù)的方法。3AppliedPattern
2025-01-06 10:15
【總結】圖像模式識別的方法很多,從圖像模式識別提取的特征對象來看,圖像識別方法可分為以下幾種:基于形狀特征的識別技術、基于色彩特征的識別技術以及基于紋理特征的識別技術。其中,基于形狀特征的識別方法,其關鍵是找到圖像中對象形狀及對此進行描述,形成可視特征矢量,以完成不同圖像的分類,常用來表示形狀的變量有形狀的周長、面積、圓形度、離心率等?;谏侍卣鞯淖R別技術主要針對彩色圖像,
2025-06-26 12:42
【總結】《模式識別》試題庫一、基本概念題模式識別的三大核心問題是:、、。、模式分布為團狀時,選用聚類算法較好。歐式距離具有。馬式距離具有
2025-06-07 19:45
【總結】2022/6/231第5講神經(jīng)網(wǎng)絡分類2022/6/232人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習概述?人工神經(jīng)網(wǎng)絡提供了一種普遍且實用的方法從樣例中學習值為實數(shù)、離散值或向量的函數(shù)。?人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于訓練數(shù)據(jù)中的錯誤健壯性很好。?人工神經(jīng)網(wǎng)絡已被成功應用到很多領域,例如視覺場景分析,語音識別,機器人控制。?其中,最流行的網(wǎng)絡和算法是20世
2025-05-26 12:11
【總結】模式識別:物體測量在物體從圖像中分割出來后,進一步就可以對它的幾何特征進行測量和分析,在此基礎上可以識別物體,也可以對物體分類,或對物體是否符合標準進行判別,實現(xiàn)質量監(jiān)控。與圖像分割一道,物體測量與形狀分析在工業(yè)生產(chǎn)中有重要的應用,它們是機器視覺的主要內容之一。例如,能將馬鈴薯或蘋果等農產(chǎn)品按品質自動分類的機器視覺系統(tǒng),自動計算不規(guī)則形狀所包含面積的
【總結】第三章分類器的設計?線性分類器的設計?分段線性分類器的設計?非線性分類器的設計§3-1線性分類器的設計上一章我們討論了線性判別函數(shù)形式為:g(x)=WTX其中X=(X1,X2…Xn)n維特征向量W=(W1,W2…Wn,Wn+1)n維權向量