Matlab模式识别方法
Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。
Matlab
11
2024-09-23
MATLAB实现手写数字的高效识别方法
利用MATLAB实现了手写数字的快速识别算法,该算法具有典型特征,适合作为课程设计的参考资料。
Matlab
14
2024-08-14
基于运动特征的人群异常行为识别方法
针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题,提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先,采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场,并进行时空滤波处理;然后,提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息;接着,将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道,构建运动显著图;最后,设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析,识别异常行为。
算法与数据结构
12
2024-04-30
基于视觉模式挖掘与加权排序检索的商标识别方法(2015年)
为了在自然条件下识别图像中的商标,提出了一种结合加权排序检索和视觉模式挖掘的新算法。首先通过特征点相似度的加权排序进行初步识别,然后建立特征点对的空间关系模型,并利用数据挖掘方法对视觉模式进行匹配,以消除误匹配结果,最终实现了对商标的准确识别。实验结果显示,该算法在FlickrLogos数据集上表现出色,具有较高的查准率和查全率。
数据挖掘
8
2024-08-19
Web日志挖掘中的数据预处理优化
针对框架式页面进行了改进,添加页面过滤模块,并优化了页面过滤算法和用户识别策略,提升数据预处理的效率和准确性。
数据挖掘
13
2024-05-01
基于卷积神经网络的灰度图像边缘识别方法
利用卷积神经网络技术,对灰度图像进行边缘识别的方法进行了探讨,并通过MATLAB实现了相应的程序。该方法利用先进的神经网络算法,有效地提取和识别图像中的边缘特征。
Matlab
7
2024-08-03
基于零级衍射光斑消除的联合变换相关识别方法
联合变换相关器 (JTC) 在模式识别领域应用广泛,但其零级衍射光斑会干扰相关峰的准确检测,进而影响识别精度。为了解决这一问题,提出一种新的JTC识别方法。该方法通过将参考目标和待识别目标的联合功率谱减去参考目标自身的功率谱,有效消除了零级衍射光斑的影响,提高了相关峰的识别度。最后,通过计算机仿真和光学实验验证了该方法的可行性和有效性。
Matlab
20
2024-06-01
如何利用数据挖掘技术分析Web网站日志?
Web日志挖掘是指利用数据挖掘技术分析Web服务器记录的用户访问日志数据,以揭示用户访问模式和兴趣爱好等信息。这些信息对于优化网站设计、改进用户体验和个性化推荐至关重要。通过用户聚类和分析频繁访问路径,可以调整页面链接关系,以更好地满足用户需求。同时,统计分析日志数据还能帮助评估站点性能,识别热门页面和访问趋势,为站点管理和决策提供支持。
数据挖掘
12
2024-07-17
基于OLAP和数据挖掘的Web日志分析
这份PDF文档探讨了OLAP(在线分析处理)和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。
数据挖掘
17
2024-05-15