泮桥百科 > 数据图像分析 3 3D手姿估计（hand pose estimation） A AE自编码器 B BM3D(block-matching and 3D filtering) BMP格式 C Camshift E ER随机图模型 F Fisher信息 G GAC模型 GammaTone 滤波器 H H.264 Hammersley-Clifford 定理 Harris算法 HCF算法 HOG特征 I Ising模型 J JPEG压缩 K K-means聚类 Kappa一致性检验 KCF相关滤波 KD树 K近邻算法 L Lee滤波 LOOCV M M-S模型 MDA多元判别分析法 MDnet meanshift算法 Metropolis-Hastings 采样 MOSSE算法 N Navier – Stokes方程 Noise2Noise P Perona-Malik方程 R RANSAC Region Proposal Network RGB双目深度相机 ROF-TV方程 S Siamese Neural Network SiameseFC SiameseRPN SLIC算法 Snake模型 Struck Tracker SUSAN算法 T TLD（Tracking-Learning-Detection） TOF深度相机 t分布随机邻居嵌入 V Vibe算法 Viola-Jones人脸检测 W Wilson-Cowan模型 乘 乘性噪声 二 二叉树 仿 仿射变换 使 使用分水岭变换的分割 便 便携式网络图 倒 倒频谱 偏 偏度（skewness） 傅 傅里叶变换 傅里叶变换光谱仪(Fourier-transform spectroscopy) 光 光流法 八 八叉树 几 几何变换 函 函数式模型 分 分水岭算法 刚 刚性变换 动 动态模式分解(Dynamic mode decomposition, DMD) 动态竞争模型 单 单应性矩阵 单纯复形 卡 卡尔曼滤波 卷 卷积 卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Network） 反 反卷积 反问题 同 同态滤波（Homomorphic filtering） 噪 噪声模型 图 图像互换格式 图像增强 图像处理工具箱IPT 图像形态学 图像退化 图像配准 图卷积网络 图拉普拉斯矩阵 多 多尺度特征 多示例学习 多维尺度降维 大 大律法(OTSU) 奇 奇异值分解(Singular Value Decomposition) 小 小波分解 尺 尺度不变特征变换-Scale Invariant Feature Transform-SIFT 局 局部处理 局部连接 峭 峭度(Kurtosis) 峰 峰值信噪比 布 布雷森汉姆直线算法 希 希尔伯特变换 平 平均路径长度 平均重叠期望 平移不变性 序 序贯模型 度 度分布 弱 弱监督学习（weak supervised learning） 彩 彩色空间转换 循 循环神经网络 RNN 托 托普利兹矩阵 投 投影变换 拉 拉普拉斯降维 拟 拟合优度检验 持 持续同调 支 支持向量机 数 数字病理影像 曲 曲率尺度空间 期 期望最大化（Expectation Maximum） 权 权重共享 极 极值理论 标 标签图像文件格式 模 模块度 比 比例相关 水 水平集 泊 泊松噪声（散粒噪声） 混 混合高斯模型 混沌神经网络 混淆矩阵 灰 灰度变换 独 独立成分分析(Independent components analysis, ICA) 生 生成对抗网络 疼 疼痛敏化 直 直方图匹配 直方图均衡化 相 相位相关 相关法配准 神 神经元同步性检测 神经振荡 离 离散小波变换（Discrete Wavelet Transform） 空 空间滤波 粒 粒子滤波(particle filter) 经 经验模态分解 结 结构相似度 维 维纳滤波 群 群卷积 背 背景差法 能 能量信号与功率信号（Energy Signal & Power Signal） 脉 脉冲压缩（Pulse Compression） 脑 脑部建模 自 自举策略 自适应粒子表示 角 角点检测算法 计 计算神经科学 谱 谱密度 边 边缘检测 迁 迁移学习 过 过拟合（overfitting） 阈 阈值处理 随 随机游走 隐 隐空间支持向量机 霍 霍夫变换（Hough Transform） 霍夫曼编码 非 非局部均值去噪 频 频域滤波