搜索资源列表
psoOptions
- pso粒子群优化算法参数设置，是工具箱中结合部分的核心。-PSO PSO algorithm parameter settings, Toolbox is part of the integration of the core.
Powell_Search
- 刚体配准方法中，通常使用Powell搜索方法来做参数优化方法，此类提供封装的Powell方法-rigid registration method, commonly used search methods do Powell parameter optimization method, Packaging for such methods Powell
image_optimization
- 采取量子遗传算法来优化参数实现图像的自适应增强-take quantum genetic algorithm to optimize the parameters, enhanced adaptive image
sba-1.3
- 用摄影测量的方法优化图像三维点坐标和相机的姿态参数-use of photogrammetry optimized images and three-dimensional coordinates of the camera parameters posture
psopcnn
- 基于粒子群优化算法(PSO)确定参数的脉冲欧和神经网络滤波方法。利用粒子群优化算法(PSO)确定pcnn图像滤波参数，对图像进行滤波
offline_rec
- 最小二乘模型参数离线辨识，解决这类问题的优化计算，可以提高速度，节省时间
Levenberg-Marquardt
- Levenberg-Marquardt优化单应性矩阵，也可经过修改用于相机标定参数的优化
minq5
- 一种优化方法，适用于非线性最小二乘，该算法可用于相机定标参数的优化
LevMarqF
- 一种优化方法，适用于非线性最小二乘，该算法可用于相机定标参数的优化
GaussDOG
- 利用DK+Handel-C工具实现SIFT算法的前期预处理功能(高斯DOG图像序列生成)的源代码。 DK+Handel-C工具能直接把基于C语言的设计转变为优化的HDL(可以实现：C到VHDL、C到Verilog、C到EDIF等的自动生成)，进而通过FPGA实现。从而保证了各种复杂的高难算法在工程应用的实时性，为许多复杂算法具体工程实现提供了重要技术手段。 源代码采用Handel-C语言编程(Handel-C由C/C++演化而来)，在DK环境中运行，可以自动实现C到VHDL、C到Veri
Implementation-of-SIFT-detection
- 摘要：针对SIFT 特征提取的硬件实现结构复杂、难以达到实时性的问题，提出一种改进的高斯金字塔构建方法，该方法从 构建高斯金字塔的原始意义出发，大幅减少了所需的运算时间和存储单元。同时提出并验证了合适的SIFT 参数配置，以及 具体的硬件优化和并行实现方案，使整个系统可以在一片单独的FPGA 芯片上实现。该系统读入串行像素数据流，输出关键 点的特征描述符，并采用256×256 的图像对其进行了仿真验证，结果表明完全达到了实时的效果。 关键词：特征点 实时 尺度不变特征变换 现场可
duomubiaozuoyouhua
- 多目标遗传算法，很好的源代码，实现多输入多输入参数条件下的最优化-Multi-objective genetic algorithm, a very good source code, achieve multiple-input multiple-input parameters optimized under the conditions of
human_face_detection_system
- 本文的目的是借助Paul Viola最新提出的实时特征检测的技术，实现一个能够进行快速人脸检测的系统。并且通过训练，得到尽可能优化的分类器构造参数，从而获得具有高检测速度和检测正确率的人脸检测系统。-The purpose of this paper by drawing on the latest proposed by Paul Viola real-time feature detection technology, to realize a fast face detection sys
bp-extensions
- 利用belief propagation方法实现的模型优化和参数的估计-Ways to achieve the use of belief propagation model optimization and parameter estimation
GMMandSGM
- 一篇详细的介绍高斯混合模型（GMM）参数优化及实现的文档，有实例, 包括VC及matlab 实现。初始学者一看就能懂-A detailed descr iption of Gaussian mixture model (GMM) parameter optimization, and implementation documentation, including the VC and the matlab implementation
SURF-based-image-stitching
- SURF算法作为一种新近出现的特征提取方法，在重复度、独特性、鲁棒性3个方面，均超越或接近以往提出的同类方法，并在计算效率上具有明显的优势。本代码采用SURF算法检测图像并进行坐标变换与图像拼接。 采用SURF算法对图像进行检测，其主要是用Hessian矩阵对图像进行检测，对图像的特征提取之后找到图像的特征点。之后采用最近临快速匹配（NN）、随机抽样一致性（RANSAC）算法和最小二乘法参数优化（LM）对特征点进行提纯匹配。最后在两幅图像中进行坐标变换，达到统一坐标系和图像拼接的效果。
crossvalidation
- 利用交叉验证法进行支持向量机的参数优化，最后输出识别结果-The use of cross-validation method for parameter optimization support vector machine, the final output recognition results
ibformation-profile
- 一篇关于ga算法在matlab中的应用的论文,用于解决参数优化问题,-A paper on the application of the ga algorithm in matlab, is used to solve the problem of parameter optimization,
3599422
- 一些关于遗传算法参数优化设计的文章,为参数优化设计提供指导,()