技术背景

静态背景条件下的人体动作识别技术

使用Matlab对数组和字符串进行处理，用于静态背景条件下的人体动作识别研究。

Matlab 0 2024-08-29

Python与MATLAB代码示例背景定向Schlieren技术简介

涵盖了应用Python和MATLAB编写的代码，用于实现背景定向Schlieren（BOS）处理技术。所有必需的代码和程序链接都可在作者的网站上找到并下载。此外，文章还对BOS技术进行了综合介绍，适合需要了解该技术及其实施方式的读者。

Matlab 0 2024-10-02

3G时代的云计算技术背景详解

云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的商业应用，融合了虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS和SaaS等多种计算机科学概念，是技术进步的产物。

Hadoop 0 2024-08-15

MATLAB实现背景差分提取和波门跟踪技术

MATLAB实现了背景差分提取和波门跟踪技术，用于目标提取和跟踪。

Matlab 0 2024-09-01

背景灯光色温调节工具

该工具可以一键为图像或视频添加背景灯光效果，并支持将灯光色温调节至2700c。

Sybase 2 2024-06-22

用Matlab实现Karlman算法背景提取

在视频图像处理领域，利用Matlab编写Karlman算法进行背景提取是一项重要的技术。该方法允许有效地分离动态物体和静态背景，为视觉分析和监控系统提供了可靠的基础。

Matlab 0 2024-09-22

数据挖掘的演化与应用背景

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在计算机科学、数据库和人工智能领域具有重要角色。它不仅限于简单的数据检索，利用多种算法和技术深度分析数据，揭示隐藏的模式、趋势和关联，支持决策和业务优化。数据挖掘包括数据预处理、模式识别、模型验证等多个环节，任务涵盖关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。其核心特点在于自动化和深度分析，使用决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等算法进行模式发现。发展至今，数据挖掘应用已扩展至社交媒体、生物信息学和推荐系统等多领域。

数据挖掘 0 2024-10-14

知识背景序列模型与关联规则对比

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

数据挖掘 4 2024-05-28

背景差分提取图像目标高度

利用背景差分技术从图像中提取目标，并对经过中值滤波处理的图像进行像素高度测量。背景差分是一种有效的方法，用于分离目标与其周围环境，进而精确测量目标的垂直尺寸。

Matlab 2 2024-07-13

单高斯图像背景建模的Matlab应用

单高斯背景建模是一种用于提取背景图像的图像处理方法，特别适用于背景单一且稳定的场景。该模型简单易用，通过参数迭代的方式实现，无需每次重新建模。在模型中，设定时间t，图像点的当前颜色度量为xt，若其超过概率阈值Tp，则将该点判定为前景点；反之则为背景点。

Matlab 0 2024-08-23