文件名称：人脸图像特征提取matlab代码-LR:左心室
文件大小：7.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 00:37:05
系统开源
人脸图像特征提取matlab代码使用MATLAB进行基于内容的图像检索 问题陈述： 随着嵌入式相机设备的广泛普及以及互联网技术的不断发展，过去十年见证了网络共享和图片浏览的显着增长。 因此出现了基于图像搜索的大量应用程序。 传统上，图像搜索可以依靠文本搜索技术，因为搜索引擎会根据多媒体数据在网络上围绕照片的周围元数据信息（例如标题和标签）为多媒体数据编制索引。 由于文本词可能与视觉内容不一致，因此这种索引的效率可能非常低。 因此，人们关注基于内容的图像检索（CBIR），该技术在最近几年中取得了长足的进步。 现有方法： 基于内容的视觉检索（也称为按图像内容查询（QBIC）和基于内容的视觉信息检索（CBVIR））是计算机视觉在大型数据库中视觉内容搜索问题上的一种简单应用。 定义的应用程序必须处理两个主要挑战：意图差距和语义差距。 意图间隙可以定义为表达用户使用手头查询时所面对的预期视觉内容的难度，而语义间隙指的是表达具有基本视觉特征的相当复杂的语义概念的难度。 开发CBIR算法时必须解决三个主要问题： 图像表示 形象组织 以及图像之间的相似度测量 图像表示将主要取决于算法开发人员使用的平台
【文件预览】：
LR-master
----CBIR.fig(21KB)
----example1.jpg(43KB)
----exercise_answer.ipynb(16KB)
----areas.csv(75B)
----example2.jpg(15KB)
----fig5.png(432KB)
----Linear_Regression.ipynb(30KB)
----fig6.png(676KB)
----formula.PNG(2KB)
----home_equation.jpg(48KB)
----Exercise.ipynb(1KB)
----fig2.png(17KB)
----Linear_Regression_Multivariate.ipynb(10KB)
----Regression Presentation_Final.pptx(4.3MB)
----Setup.ipynb(1KB)
----general_equation.jpg(21KB)
----Extract_features.m(19KB)
----CBIR.m(3KB)
----fig7.png(561KB)
----README.md(11KB)
----fig3.png(352KB)
----Prediction.csv(300B)
----example3.jpg(24KB)
----homeprices.jpg(36KB)
----homeprices.csv(123B)
----ML_DATA.xlsx(10KB)
----example4.jpg(18KB)
----fig4.png(633KB)
----hiring.csv(189B)
----Land_Data.csv(375B)
----equation.jpg(71KB)
----fig1.png(57KB)