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搜索资源 - evaluation of image segmentation
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人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
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伯克利大学开发基于Unix，Linux环境下的图像分割评价打分程序-developed at the University of Berkeley-based Unix, Linux environment evaluation of image segmentation scoring procedures
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本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and submit a complete set of facia
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计算所汉语词法分析系统ICTCLAS.分词正确率高达97.58%(973专家组评测)，未登录词识别召回率均高于90%，其中中国人名的识别召回率接近98%处理速度为31.5Kbytes/s。ICTCLAS的特色还在于：可以根据需要输出多个高概率结果，有多种输出格式，支持北大词性标注集，973专家组给出的词性标注集合。-Calculate the Chinese Lexical Analysis System ICTCLAS. Segmentation correct rate of 97.58 p
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包含了主要的图像质量评价的matlab源程序。图像熵，图像的方差和，以及基于边缘检测算子的质量评价函数。-Contains the main image quality evaluation of the matlab source code. Image entropy, variance and images, as well as edge detection operator based on the quality of the evaluation function.
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一本系统介绍图像分割和评价的书，对学习图像分割的人来说，非常好用-Introduced a system of image segmentation and evaluation of books for learning image segmentation of people, very easy to use
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图像分割，具体算法参考一下论文
Zhi-Gang Tan， Xiao-Chen Heand Nelson H. C. Yung
A Novel Merging Criterion Incorporating Boundary Smoothness and Region Homogeneity for Image Segmentation-Abstract
A novel joint region merging criterion combining region ho
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可以检测图像中圆和直线的信息，有利于初学者使用学习。-Edge detection has played an important role in the field of computer vision. A parametric edge detection method based on recursive mean-separate image decomposition is introduced. A method for automatic parameter selection
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该文章总结了近几年来一些经典的图像分割算法，并对他们的效果进行了评测。 从中可以了解该领域动向，对调研工作有很大帮助。-The article summarizes recent years a number of classical image segmentation algorithm, and the evaluation of their effectiveness. From this we can understand the trends in the field of rese
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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压缩文件里有四种图像分割的算法源代码，即阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法。图片可用于检验。-The rar folder includes four source code of image segmentation,ie.thresholding, region growing, splitting and merging, kmeans. The images are able to be used for evaluation and verification.
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将水平集结合M um fo rd2Shah
模型的算法应用于尿沉渣检测,改进章毓晋的图像分割评价指标,并结合计算时间对分割算法进行定量
实验评价-Will combine the level set model M um fo rd2Shah algorithm is applied to urine sediment testing, Zhang Yu-Jin improve evaluation of image segmentation and computing time of
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本文主要介绍了图像分割的两大类方法基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法及其各自存在的问题和最新进展同时简单介绍了物理的分割方法和图像分割评价最后指出了图像分割技术的发展趋势-In this paper, two types of image segmentation method segmentation method based on the edge of the region-based segmentation method and their respective problems
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1、使用MatLab 软件进行图像的分割；
2、能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能；
3、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；
4、完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
-1, the use of MatLab software for image segmentation 2, to self-evaluation of all the major operators in the absence of noise c
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对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值
分割算法进行了探讨,并且结合实际C T片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和
可用性强的结果. 实验表明: 阈值分割对于CT切片的效果最好 区域生长分割适宜于对面
积不大的区域进行分割,分割效果较好 基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时
间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果. 几种算法的评估为其在C T
图像分割上的实际应用提供了科学依据.-Several current g
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对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值
分割算法进行了探讨,并且结合实际C T片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和
可用性强的结果. 实验表明: 阈值分割对于CT切片的效果最好 区域生长分割适宜于对面
积不大的区域进行分割,分割效果较好 基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时
间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果. 几种算法的评估为其在C T
图像分割上的实际应用提供了科学依据.-Several current g
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伯克利图像小组提出来的图像分割评价指标：边界误差。-Evaluation of image segmentation. Image: Berkeley group boundary error.
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Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation (UC Berkeley)
MATLAB/C++混编
Arbela?ez, P., Maire, M., Fowlkes, C., & Malik, J. (2011). Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
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用于对分割后的图片质量进行评价，适用于初学者，希望对你有帮助(For the quality of the image after the evaluation of the segmentation, suitable for beginners, I hope to help you)
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图像分割结果评价指标，即IU=重叠区域/联合区域(Evaluation Index of Image Segmentation Results, IU)
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