1) Local Bi-Statistics Model
局部二元统计模型
2) Local Bi-gram Model
局部二元模型
3) bivariate statistical model
二元统计模型
1.
In order to improve the denoising effect,a bivariate statistical modeling for dual-tree wavelet coefficient was proposed.
为了更有效地进行图像去噪,提出了一种基于双树复小波二元统计模型的图像去噪方法,该方法先用带参数的二元广义高斯分布(GGD)来模拟原图双树复小波系数的统计分布;然后结合最大似然估计(MLE)得到优化的参数估计;最后在此先验分布的基础上,运用最大后验概率(MAP)来估计从噪声图的小波系数中恢复原图的系数,从而达到去噪的目的。
4) local texture statistical model
局部纹理统计模型
1.
A novel texture image retrieval method based on local texture statistical model combining with improved Log-likelihood statistic was presented.
提出了局部纹理统计模型与改进的Log-likelihood统计相结合的纹理图像检索方法。
5) local binary pattern(LBP)
局部二元模式
1.
In this paper,we present two novel approaches for gender classification by local binary pattern(LBP) based classifiers.
提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法。
2.
Firstly,this method combines texture features of all sub windows of an image extracted by local binary pattern(LBP) into a local texture feature matrix.
该方法首先利用局部二元模式(localbinary pattern,LBP)算子提取一幅图像中所有子块的纹理特征,并将其组合成局部纹理特征矩阵。
3.
A novel approach to facial expression recognition based on the combination of Local Binary Pattern(LBP)and Support Vector Machine(SVM)is proposed.
提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。
6) local binary pattern (LBP)
局部二元模式
1.
After building databases, texture features of endoscopic image are extracted by using local binary pattern (LBP) and trained by support vector machine (SVM).
利用局部二元模式提取胃镜影像的纹理特征,采用支持向量机进行样本训练,对胃镜影像病灶进行分类识别,结合数据库中的病人相关信息,做出辅助分析,为医生诊断提供参考。
补充资料：局部弛豫模型
分子式：
CAS号：
性质：用来描述玻璃态高聚物次级弛豫的一种机理。它的主要内容是:在玻璃化温度下，虽然产生玻璃化转变的链段运动被冻结，但比较短的主链段仍能通过其在平衡位置附近的有限振动而作小范围的运动。这种振动可以是键长的伸缩振动、键角的变形振动，也可以是围绕碳-碳单键的扭曲振动。由于这种局部分子链的运动而产生次级弛豫。
CAS号：
性质：用来描述玻璃态高聚物次级弛豫的一种机理。它的主要内容是:在玻璃化温度下，虽然产生玻璃化转变的链段运动被冻结，但比较短的主链段仍能通过其在平衡位置附近的有限振动而作小范围的运动。这种振动可以是键长的伸缩振动、键角的变形振动，也可以是围绕碳-碳单键的扭曲振动。由于这种局部分子链的运动而产生次级弛豫。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条