Empirical Evaluation Methods in Computer Vision
Empirical Evaluation Methods in Computer Vision
复制标题
DOI：
10.1142/4965
复制
发表时间：
2002-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Henrik I Christensen;P Jonathon Phillips
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Henrik I Christensen;P Jonathon Phillips
范围图像分割算法的自动性能评估 用于经验性能评估的训练/测试数据划分 分析基于 PCA 的人脸识别算法 - 特征向量选择和距离测量 视觉系统的设计，用于通过使用独立的视觉估计来检测自然事件 - 人体跌倒检测器 基于任务的一类几何驱动扩散算法中的图像过滤评估 互相关的比较分析 匹配算法采用金字塔分辨率方法对医学图像处理算法进行性能评估。
Automated performance evaluation of range image segmentation algorithms training/test data partitioning for empirical performance evaluation analyzing PCA-based face recognition algorithms -eigenvector selection and distance measures design of a visual system for detecting natural events by the use of an independent visual estimate - a human fall detector task-based evaluation of image filtering within a class of geometry-driven-diffusion algorithms a comparative analysis of cross-correlation matching algorithms using a pyramidal resolution approach performance evaluation of medical image processing algorithms.