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琦小虾的Binary

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学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解(下)
接上篇博文《学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解(上) 》; 三、证明SVM 凡是涉及到要证明的内容和理论,一般都不是怎么好惹的东西。绝大部分时候,看懂一个东西不难,但证明一个东西则需要点数学功底;进一步,证明一个东西也不是特别难,难的是从零开始发明创造这个东西的时候,则显艰难。因为任何时代,大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果,前人所做的是开创性工作,而这往往是最艰难最有价值的,他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过,他不过是站在巨人的肩上。你,我则更是如此。正如陈希孺院士在他的著作
剑影啸清寒
2018-01-15
1.1K0
二维码生成原理及解析代码
根据文章内容总结的摘要
剑影啸清寒
2018-01-02
8.8K2
纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵
本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法,包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介绍了GLCM和LBP算子的原理,然后通过实验证明了基于这两种算子的纹理特征提取方法的效果。最后,介绍了灰度级-邻域系统和Gabor滤波器的原理和实现方法,并给出了实验结果。
剑影啸清寒
2018-01-02
6.9K0
图像纹理特征总体简述
文章主要从统计方法、模型法和信号处理三个方面介绍了图像纹理特征提取的相关技术。统计方法主要包括直方图、灰度共生矩阵和小波变换等,模型法则包括马尔可夫随机场模型和分形模型等,信号处理法包括短时傅里叶变换和Gabor滤波器等。这些方法在图像纹理特征提取方面都有一定的应用,但每种方法都有其适用范围和优缺点。
剑影啸清寒
2018-01-02
8.2K1
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