【摘 要】
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行人识别(Pedestrian detection)技术是众多智能网联技术中的一种,它定义清晰、数据易于获取,又对提升行人道路安全有重要意义,是智能技术正向开发方面很好的入手点。本文介绍了基于方向梯度直方图(HOG,Histogram of oriented gradients)和支持向量机(SVM)的行人识别模型训练与应用流程;探究了图像梯度等图像处理方法,提取了HOG特征向量;并通过识别案例展
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行人识别(Pedestrian detection)技术是众多智能网联技术中的一种,它定义清晰、数据易于获取,又对提升行人道路安全有重要意义,是智能技术正向开发方面很好的入手点。本文介绍了基于方向梯度直方图(HOG,Histogram of oriented gradients)和支持向量机(SVM)的行人识别模型训练与应用流程;探究了图像梯度等图像处理方法,提取了HOG特征向量;并通过识别案例展示了基于HOG特征方法的优缺点。
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为了更加简单、高效并准确地识别定位经苏木精-伊红(HE)染色切片图像中的细胞核,本文提出了一种基于距离的细胞核标记方法,这种方法为在细胞核丛聚图像中提取细胞核单体提供了一种新的处理思路。与目前主流的基于凹度分析的方法不同,本文所述方法避免了对图像中细胞核丛聚和细胞核单体的分类预处理,可以对含有细胞核丛聚的完整图像进行直接处理。该方法使用了一种被称为距离评估矩阵序列(MSDRE)的矩阵集对丛聚细胞核
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