说明：应用背景粒子群算法，采用MATLAB程序进行编程，基于基本粒子群进行改进，比较适合初学粒子群算法的学者，对于目标识别方面的研究也可作为参考关键技术MATLAB程序，采用粒子群算法进行编程，对该算法进行优化，将其运用在图像识别中，给出程序可以运行出识别结果，也可在此基础上进行改进

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说明：区域生长，图像的分割，种子点选取流程。图像分割是将图像分割成若干特定的、唯一的区域，并呈现出感兴趣的目标的技术和过程。它是从图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法分为基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割。自1998年以来，研究人员对原有的图像分割方法进行了改进...

区域生长 图像分割 种子点

说明：包含收发两个客户端的链路级通信程序,有信道编码，调制，信道估计等，最小均方误差等算法的MSE的计算,一种基于多文档得图像合并技术，空间目标识别，采用PM算法，添加噪声处理。

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说明：粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，基于chebyshev的水声信号分析，基于互功率谱的时延估计，空间目标识别，采用PM算法，解耦，恢复原信号，有均匀线阵的CRB曲线。

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说明：利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，计算两个矩阵之间的欧氏距离，高斯白噪声的生成程序，空间目标识别，采用PM算法，gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用了小波去噪的思想。

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：这个程序是基于Matlab的实时交通标志识别。首先，通过摄像头捕捉到的图像实时。其次，将图像二值化后进行预处理所收集的图像（筛选）。然后，由颜色划分的目标区域特点.Lastly，计算SIFT特征和匹配模板来实现交通标志识别的目标区域。

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说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

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说明：计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几...

运动目标检测 灰度 差分

说明：应用背景这个工具的背景是设计一个全面的分析工具，用于人脸识别。该工具为在机器学习和模式识别领域工作的学生提供了一个很好的帮助。此应用程序介绍了人脸识别技术，使用机器学习技术，命名为原则的成分分析的标准人脸识别数据集的训练和测试的目的。关键技术该应用程序提供了使用机器学习的人脸识别技术命名为主成分分析...

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