说明：trackingMethodsOnCar.m它包含部分实现背景减法方法 ；帧差，运行平均高斯、 混合高斯背景模型和本征的背景。首先，您需要运行部分在顶端加载图像，然后你可以运行各节来车序列查看方法的结果。trackingMethodsOnHighwayFScore.m它包含上面列出的计算精度、 召回...
说明：高斯过程回归和分类程序。精彩的工作方案。 简单的一维回归运动计算中两种不同方式： 一例无噪声与立方相关模型 一例嘈杂平方欧几里得相关模型 在这两种情况下，模型参数估计使用的最大似然原理。 数字说明高斯过程模型，以及其形式的点态...
说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...
说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...