Anàlisi de components del nucli Principal (KPCA)

L'aplicació Mostra que demostra com utilitzar nucli anàlisi de components principals (KPCA) per dur a terme transformacions no-lineal i reducció de dimensionalitat.

 

Anàlisi Discriminant lineal (ADL)

L'aplicació Mostra que demostra com utilitzar anàlisi Discriminant lineal (also known as LDA, o "De Fisher (múltiples) lineal anàlisi Discriminant") per dur a terme transformacions lineals i classificació.

 

Anàlisi de components principals (PCA)

L'aplicació Mostra que demostra com utilitzar l'anàlisi de components principals (PCA) per dur a terme transformacions lineals i reducció de dimensionalitat.

 

Detecció de vores en Color imatges

Detecció de tall es refereix al procés d'identificadors i localitzadors aguts discontinuïtats d'una imatge. Les discontinuïtats són canvis bruscos d'intensitat píxel que caracteritzen els límits d'objectes en una escena. Mètodes clàssics de la detecció de vores impliquen convolving la imatge amb un operador (un filtre 2D), que es construeix per ser sensible a grans desnivells en la imatge mentre que tornaven els valors de zero en regions uniformes.

Aquest aplicacions demostra un algorisme de detecció vora per les imatges en color i monocrom. Aquest algoritme utilitza 1-dimensional línies/funcions/textures/imatges generades d'imatge d'entrada per trobar les vores de la imatge.

En comparació amb resultats generats des d'alguns mètodes coneguts, això ha marcat algunes vores invisibles. L'algoritme és adaptable i que permet paràmetre-izable àmbit per augmentar o reduir el detall i la tolerància. Això dóna un enfocament dret endavant per refinar les vores de la imatge amb la màxima exactitud.

Els paràmetres són majoritàriament visual i observable basat en la percepció humana psicològica (és a dir, angle, densitat de color, sostracció estratègia i detall) en comptes de existent objectiu i mètodes quantitatius de transformacions matemàtics.

Atès que l'algorisme no utilitza càlculs matriu pesat / transformacions, reparteix actuació més. L'algorisme és progressista, com ho pot ser utilitzat per a senyals sorollós. També es pot utilitzar durant la càrrega progressiva o imatge en part rebudes. L'algorisme pot treballar amb tan poques mostres lineals com disponible o com molts.

S'apliquen mètodes existents a la imatge en el seu conjunt i no es pot aplicar a les diferents parts de la imatge amb diferents paràmetres sense trencar la imatge en diferents parts i suturar-los més tard de nou.

Fast_EdgeDetection/4.JPG

Fast_EdgeDetection/5.JPG

Elegant Bio

Bio intel ligent és una aplicació de funcions comunes Bioinformàtica, pretén simplificar la creació d'aplicacions de Ciències de la vida.

L'aplicació de nucli implementa una gamma d'arxiu parsers i formatadors per tipus d'arxiu comuns, connectors de serveis web comunament utilitzats com ara el NCBI BLAST i algoritmes estàndards per a la comparació i muntatge de seqüències d'ADN, ARN i proteïnes. També s'inclouen Mostra eines i fragments de codi.

Motor de dissenyador i execució Bioinformàtica del flux de treball.

 

La Bio Smart li permet crear programes visualment mitjançant la connexió de diversos components junts el dissenyador i llavors fixar-los a un fitxer XML que tampoc es pot executar en el dissenyador de GUI, o d'una eina de línia d'ordres.

 

Té dues parts a això:

  1. Un dissenyador de GUI que proporciona accés a un conjunt d'activitats pre-definits i el nucli d'activitats WF. Podeu crear, editar i estalviar els fluxos de treball d'arxius basat en XML.
  2. Un corredor de consola basada que pot prendre una persistència WF i executar-lo aportant capacitats tant d'entrada i sortida.

 

 

Pot llavors arrossegar diverses activitats de la caixa d'eines a l'esquerra. Cada activitat es poden seleccionar i propietats canviat a l'Explorador de propietat en la part inferior dreta de la pantalla.

 

 

Clusterització (barreja gaussiana Models)

Point cloud clustering with Gaussian Mixture Models.

Muntatge de distribució multivariant barreja gaussiana utilitzant expectació-maximització.

 

 

Agrupant-se (K-Means i MeanShift)

Color clustering with K-Means and Meanshift.

MeanShift i K-Means reducció de color (color clusterització) de les imatges digitals.

 

Empremta digital Verificació

 

Reconeixement d'empremta digital és una àrea de recerca actius en l'actualitat. Un component important en els sistemes de reconeixement d'empremta digital és l'algoritme corresponent d'empremta digital. Segons el domini problema d'empremta digital coincident algoritmes es classifiquen en dues categories: algorismes de verificació d'empremta digital i algoritmes d'identificació d'empremta digital. L'objectiu d'algoritmes de verificació d'empremta dactilar és determinar si dues empremtes provenen del mateix dit o no. D'altra banda, els algoritmes d'identificació d'empremta digital Cerca una empremta digital de consulta a una base de dades cercant les empremtes venint el mateix dit.

Aquesta demostració demostra la identificació i el reconeixement d'empremta digital.

Programació (QP) Solver quadràtica

Quadratic programming with the Goldfarb-Idnani solver.

Quadràtiques de programació (QP) resolució de problemes utilitzant el mètode dual de Goldfarb i Idnani.

 

Els nostres socis

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Contacti amb nosaltres!

Butlletí

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us