模式识别专题
模式识别（目标检测）
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善. 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(
模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议
模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议 部分AI刊物影响因子05 SCIIF 2005 2004 JMLR 4.027 5.952（机器学习） PAMI 3.810 4.352（模式识别） IJCV 3.657 2.914（计算机视觉） TOIS 4.529 4.097 AIJ 2.638 3.
模式识别PR和模式的概念
引言 模式识别所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视。了解与熟悉模式识别的一些基本概念与基本处理方法对研究与从事人工智能、图像处理、信息处理、计算机视觉、多媒体技术等方面工作的人们乃至计算机科学其它领域的人们都是很有益处的。 模式识别(Pattern Recognition) Pattern Recognition (PR), 这个词对许多人来说很陌生
模式识别技术漫谈（1）
------引言 在人工智能技术(Artificial Intelligence)领域中，模式识别(Pattern Recognition)技术也许是最具有挑战性的一门技术了，模式识别有时又被称为分类技术，因为模式识别说到底就是对数据进行分类。说到识别，最为常
机器学习，模式识别，数据挖掘常用链接
国际顶级会议 AAAICIKM 2010CIKM 2011COLT 2010COLT 2011Computer Vision ResourceICJIAICMLNIPSSIGIR 2010SIGIR 2011SIGKDDSIGKDD2010 论文搜索 CV顶级会议论文下载google 学术搜索超全计算机视觉资源汇总联合参考文献 学术牛人主页 feifei li -computer v
常用主页链接（计算机视觉、模式识别、机器学习相关方向,陆续更新。。。。）
常用牛人主页链接（计算机视觉、模式识别、机器学习相关方向,陆续更新。。。。） 牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio F
模式识别十一--分类回归决策树CART的研究与实现
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102853 摘 要：本实验的目的是学习和掌握分类回归树算法。CART提供一种通用的树生长框架，它可以实例化为各种各样不同的判定树。CART算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的决策树的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。在
模式识别十--k-均值聚类算法的研究与实现
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102852 本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法。k-均值算法是一种经典的无监督聚类和学习算法，它属于迭代优化算法的范畴。本实验在MATLAB平台上，编程实现了k-均值聚类算法，并使用20组三维数据进行测试，比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定，以便于实验结果的比较与分析。 一、技术论述
模式识别九--模拟退火算法的设计与实现
本文转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102851 本节的目的是记录以下学习和掌握模拟退火(Simulated Annealing，简称SA算法)过程。模拟退火算法是一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找命题的最优解。这里分别使用随机模拟退火算法和确定性模拟退火算法，在MATLAB平台上进行编程，以寻找一个6-单元
模式识别八--三层BP神经网络的设计与实现
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102850 本文的目的是学习和掌握BP神经网络的原理及其学习算法。在MATLAB平台上编程构造一个3-3-1型的singmoid人工神经网络，并使用随机反向传播算法和成批反向传播算法来训练这个网络，这里设置不同的初始权值，研究算法的学习曲线和训练误差。有了以上的理论基础，最后将构造
模式识别六--感知器的实现
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102848 在之前的模式识别研究中，判别函数J(.)的参数是已知的，即假设概率密度函数的参数形式已知。本节不考虑概率密度函数的确切形式，使用非参数化的方法来求解判别函数。由于线性判别函数具有许多优良的特性，因此这里我们只考虑以下形式的判别函数：它们或者是x的各个分量的线性函数，或
模式识别五--PCA主分量分析与Fisher线性判别
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102847 本实验的目的是学习和掌握PCA主分量分析方法和Fisher线性判别方法。首先了解PCA主分量分析方法的基本概念，理解利用PCA 分析可以对数据集合在特征空间进行平移和旋转。实验的第二部分是学习和掌握Fisher线性判别方法。了解Fisher线性判别方法找的最优方向与非
模式识别分类器评价指标之ROC曲线
ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)接收器操作特性曲线，原先主要用于评价雷达中的漏报虚警等事件的指标，其中漏报表示雷达监控的空域中有敌机出现，而雷达没能检测出来；虚警则表示雷达监控的空域中没有敌机出现，而雷达却发出警报。后来ROC曲线又用在了医学分类指标中，主要是二分类，即有病/没病，后逐渐扩展到模式识别的多分类中，用来评价分类器的好坏。在ROC
模式识别分类器评价指标之CMC曲线
CMC曲线全称是Cumulative Match Characteristic (CMC) curve，也就是累积匹配曲线，同ROC曲线Receiver Operating Characteristic (ROC) curve一样，是模式识别系统，如人脸，指纹，虹膜等的重要评价指标，尤其是在生物特征识别系统中，一般同ROC曲线一起给出，能够综合评价出算法的好坏。如下图所示： 那么，CMC曲
计算机视觉与模式识别实验2-2 SIFT特征提取与匹配
文章目录 🧡🧡实验流程🧡🧡SIFT算法原理总结：实现SIFT特征检测和匹配通过RANSAC 实现图片拼接更换其他图片再次测试效果（依次进行SIFT特征提取、RANSAC 拼接） 🧡🧡全部代码🧡🧡 🧡🧡实验流程🧡🧡 SIFT算法原理总结： 1.创建尺度空间： 高斯模糊去除噪声，强调了图像的重要特征 根据原图创建不同比例的新图像 2.采用高斯差异DO
计算机视觉与模式识别实验2-1 角点检测算法（Harris，SUSAN，Moravec）
文章目录 🧡🧡实验流程🧡🧡Harris算法SUSAN算法Moravec算法 🧡🧡全部代码🧡🧡 🧡🧡实验流程🧡🧡 Harris算法 Harris算法实现步骤： w表示窗函数，在这个算法中，用于对梯度图像的平方进行滤波，以减少图像中的噪声，从而提高角点检测的准确性。R(i,j) 表示图像中像素点 (i,j) 处的角点响应值。这个值描述了在该像素点周围区域
计算机视觉与模式识别实验1-4 图像的傅立叶变换
文章目录 🧡🧡实验流程🧡🧡1. 傅立叶变换1.a 绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。1.b 利用傅立叶变换分析两幅图像的相关性，定位图像特征。读入图像‘text.png'，抽取其中的字母‘a’ 2. 离散余弦变换（DCT）2.a 使用dct2对图像‘autumn.tif’进行DCT变换2.b 将上述DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃，使用idct2重构图像并与原图像
计算机视觉与模式识别实验1-3 图像滤波
文章目录 🧡🧡实验流程🧡🧡1. 对图像加入椒盐噪声，并用均值滤波进行过滤2.对图像加入高斯噪声，并用高斯滤波进行过滤3.对图像加入任意噪声，并用中值滤波进行过滤4.读入一张灰度图像，比较不同窗口（模板）大小，分别加入高斯噪声，椒盐噪声 和其它噪声，比较不同模板大小，不同噪声下的使用均值滤波器，高斯滤波器和中值滤波的效果。5.实现高斯滤波 🧡🧡全部代码🧡🧡 🧡🧡
计算机视觉与模式识别实验1-2 图像的形态学操作
文章目录 🧡🧡实验流程🧡🧡1.图像膨胀2.图像腐蚀3.膨胀与腐蚀的综合使用4.对下面二值图像的目标提取骨架，并分析骨架结构。 🧡🧡全部代码🧡🧡 🧡🧡实验流程🧡🧡 1.图像膨胀 膨胀原理：设置一个3x3的矩阵，遍历每个像素点，该像素点的值等于以该像素点为中心的3*3范围内的最大值。由于是二值图像（要么0黑，要么255白），所以只要包含周围白（255）的部
模式识别（本科生专业选修课）知识点整理
文章目录 第三章 判别域代数界面方程3.1 用判别域界面方程分类的概念1.分类的基本原理2.判别函数3.线性可分的定义4.分类方法的基本技术思路 3.2 线性判别函数两类问题多类问题1.$\omega_i/\bar\omega_i$两分法（第一种情况）2.$\omega_i/\omega_j$两分法（第二种情况）3.没有不确定区域的$\omega_i/\omega_j$两分法（第三种情况）
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博文原处：点击打开链接 （在此感谢原博主！！！！！！！！！！！！！） 牛人主页（主页有很多论文代码） Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittor
2024年第七届人工智能和模式识别国际会议（AIPR 2024)即将召开！
2024年第七届人工智能和模式识别国际会议（AIPR 2024)将于2024年9月20-22日在福建厦门市的华侨大学举行。探索AI边界，解锁识别新境界！AIPR 2024旨在促进模式识别与机器学习, 计算机视觉与机器人视觉, 图像、语音、信号和视频处理等领域尖端成果的国际学术交流与合作。 会议官网：7th AIPR2024|Xiamen,Chinahttps://www.aipr.n
模式识别，计算机视觉领域，期刊
模式识别，计算机视觉领域，期刊 转自：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6292748 (1)pattern recognition letters, 从投稿到发表，一年半时间 (2)Pattern recognition 不好中，时间长 (3)IEICE Transactions on Informatio
模式识别作业：颜色算子的三种阈值分割算法
一、引言： 在图像处理中，我们往往需要提取图像的一些关键信息，比如本篇文章的内容——提取颜色，然而当我们需要提取某一种颜色时，无论图像余下的部分如何“丰富多彩”，他们都不再重要，需要被忽略，我们称其为“背景”。此时我们只需要黑白图像就可以清晰的展示出需要提取的颜色。我们往往将每个像素点的灰度值转换为0或1，表示黑色或白色，从而将图像转换为黑白二色，这样的图像被称为二值化图像。 借助 Open
2020年北师大人工智能学院考博经验，2026数据结构与算法分析 3110 模式识别与机器学习
这是一篇失败的考博经验贴，各位随便看看就好。 附北师大官方的研招网：https://yz.bnu.edu.cn/list/doctor 问：为什么失败了还要写经验贴呢？ 答：这问题问的，唉，真是 -> - -> 好了，正经点儿，我准备考试的时候，专业课不指定教材不提供真题，自己在网上搜了很久的资料，发现了很多学校的考博经验贴，却唯独没有北师大计算机学院（现称人工智能学院）的考博经