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基于基本 PCA 的对数似然分类器:PCA 算法适用于检测/识别二维图像“对象”-matlab开发
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2021-06-01
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介绍: 许多图像问题需要某种对象的检测,其中图像之间对象的外观存在自然变化。 例如人脸识别、病变检测、神经通道分割。 这些图像问题可以通过手动注释图像对象来训练识别正常对象外观的模型来解决。 这可以通过基于 PCA 的最大似然分类器来完成。 软件说明: 我们在这里为两类分类问题提供了一个基本的 PCA 分类器。 最常见的是两类,一个像素是不是脑部病变?,这到底是不是楼主的脸? 多发性硬化症示例: 给出了一个例子,来自多发性硬化症患者的一些多模态 MRI 扫描,其中两名患者的脑部病变被注释,第三名患者的脑部病变由 PCA 模型检测。 本示例使用灰度值区域和灰度值导数作为特征向量。 但是通过使用更多或其他功能,这个示例可以轻松扩展到您自己的识别/检测示例。 此示例使用一些 c 代码来获取图像区域以提高速度。 文学: - Kroon,DJ 和 van Oort,ESB 和 Slump
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