第一节 食用菌的形态 第二节 食用菌的分类 第三节 毒菌识别

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

【机器感知与模式识别】一种基于联合表示的图像分类方法

4.0 引言 4.1 Fisher线性判别 4.2 最小平方误差准则 4.3 最小错分样本数准则 4.4 线性支持向量机（SVM）

【机器感知与模式识别】直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割

【机器感知与模式识别】自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割

一、学习主板的分类、品牌、性能指标等 二、能够正确识别主板的型号 三、根据CPU选择主板

4.1 概率论基本知识 4.3 最小平均风险准则贝叶斯分类器

【机器感知与模式识别】知识迁移的极大熵聚类算法及其在纹理图像分割中的应用

4.1主内存的发展历程 4.2内存概述 4.3内存的分类 4.4内存的性能指标 4.5内存的技术规范 4.6内存的识别与选购