说明：标准化切割算法既可以度量不同组之间的总不相似性，也可以度量组内的总相似性。令人惊奇的是，分裂点的最优解很容易通过求解一个广义特征值问题来计算。一种解决视觉中知觉分组问题的新方法。我们的方法不是关注局部特征及其在图像数据中的一致性，而是着眼于提取图像的全局印象。他们将图像分割视为一个图分割问题，提出了...

说明：近年来，随着互联网的高速发展，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息以图像为主。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出所需要的图像，己成为一个备受关注的研究课题。有效地组织、管理和检索大规模的图像数据成为迫切需要解决的问题。于是基于内容的图像检索(Content-Based Image Ret...

内容 图像 数据库 检索

说明：应用背景基于MATLAB平台，采用DTW模型实现了一个10位数的中文语音识别。此代码使用动态时间规整技术来识别语音信号并录制。关键技术动态时间规整算法（DTW）是用于测量两个时间序列之间的相似性的算法可能不同在时间或速度上。例如，行走模式的相似性被检测到使用DTW，即使一个人走路的速度比其他的，或如...

matlab 语音 识别 程序 使用 动态 时间 规整

说明：应用背景在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，在模式识别以及密码分析学领域都有应用。关键技术对信号进 行直接相关来估计两路信号的到达时差，也就...

matlab 算法 估计 时延

说明：强度不均匀性经常发生在真实世界的图像，可能会导致在图像分割中相当大的困难。 为了克服强度不均匀性所引起的困难，我们提出一种基于区域活跃的轮廓模型吸取强度信息在本地区域在可控范围内。数据拟合能量定义轮廓和两个局部近似轮廓线的两侧的图像强度的拟合函数。

matlab 分割 图像 能量 扩展 拟合 区域 最小化

说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

matlab 均值 快速

说明：这些技术在低强度图像蒙版用在人脸识别中的主要应用。直方图均衡化是最受欢迎由于其有效性和简洁性的对比度增强算法。它可以分为两个分支，根据使用的变换函数： 全局或本地。全局直方图均衡化是简单、 快速，但它的对比度增强力量是相对较低。局部直方图均衡化，另一方面，可以更有效地增强整体对比度计算所需的复杂性，...

matlab 图像 识别 直方图 人脸 应用 均衡化 屏蔽 面向 强度 局部

说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

matlab

说明：图像质量评价的一个重要的指标：平均结构相似度（MSSIM），比PSNR有更好的性能，并且计算简单。

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说明：数据处理对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程...