為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：hphh
一種基于子波特征的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識別方法，有一定參考意義
標(biāo)簽： 特征 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)識別
上傳時間： 2015-03-15
上傳用戶：Pzj
介紹了人臉識別的基本概念、應(yīng)用范圍、存在問題及發(fā)展方向。其 次闡述了子空間方法的基本概念、原理及一些常見的算法。之后提出了融合兩個 子空間特征的改進算法，并詳細(xì)討論了該新算法的設(shè)計思路、設(shè)計過程及性能試 驗。再次介紹了本實驗室基于子空間方法的開放人臉識別系統(tǒng)的功能、結(jié)構(gòu)及實 現(xiàn)方法。
標(biāo)簽： 基本概念 子空間 人臉識別 發(fā)展
上傳時間： 2016-01-27
上傳用戶：zm7516678
Contourlet變換結(jié)合了不可分離的方向濾波組,具備小波所不能表達的多方向特性,能有效捕獲自然圖像的邊緣輪廓信息。本文分析了圖像ontourlet系數(shù)的統(tǒng)計特征,并利用廣義高斯函數(shù)對各子帶系數(shù)層進行建模。將此模型應(yīng)用于基于VisTex的自建紋理圖像庫,采用矩匹配估計法,提取模型參數(shù)集,運用K2L距離計算圖像間的相似度。對800幅紋理圖像進行檢索,本文方法比傳統(tǒng)小波方法的平均檢索查準(zhǔn)率高出約2％到10％不等。實驗結(jié)果表明,該方法改進了導(dǎo)向紋理的描述
標(biāo)簽： Contourlet ontourlet 方向 系數(shù)
上傳時間： 2016-02-20
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基于Freescale-smac的點對點通訊。 簡介：在Router(特征：接口為COM口)上實現(xiàn)點對點通信。 子工程： 1、接收端receiver_13213_ver2.0 （目前只寫了接收端部分，我打算用已經(jīng)調(diào)試好的13213-NCB 作為發(fā)送端，如果測試通過，我會寫與它配套的發(fā)送端程序） 功能詳述： 1、發(fā)送端與接收端上電后均為DS2點亮； 2、發(fā)送端啟動以后，大約每1s發(fā)送一個數(shù)據(jù)包"ABCD"，每次發(fā)送時 DS3點亮，并持續(xù)0.5s 3、接收端收到信號后，DS3將點亮，持續(xù)0.25s 4、所以總的效果是：兩塊板子啟動以后均為DS2點亮，發(fā)送端的DS3 以1s左右為周期閃爍，燈亮的時間為0.5s；接收端的板子DS3隨著發(fā) 送端的DS3閃爍，周期也為1s，但燈亮的時間為0.25s。 試驗的時候，如果看到接收端的DS3在不停的閃，那么說明兩塊板子 能實現(xiàn)點對點通信。 備注：該工程的兩個文件夾transmitter_13213_ver2.0、receiver_13213_ver2.0 要放到Freescale\SMAC4.2\S08\apps 目錄下才能正常編譯、連接， 否則可能報錯。
標(biāo)簽： Freescale-smac receiver Router 13213
上傳時間： 2016-09-05
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研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過分析待修復(fù)區(qū)域像素點所在模塊的圖像特征,改進了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優(yōu)先權(quán)計算方法的改進。實驗結(jié)果證實了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質(zhì)量。
上傳時間： 2016-11-26
上傳用戶：leixinzhuo
這是一個用帶亮度傅立葉描述子提取紋理特征的程序
上傳時間： 2016-12-13
上傳用戶：225588
一個簡單的傅立葉帶亮度描繪子提取圖像的形狀特征程序
上傳時間： 2014-10-30
上傳用戶：daguda
利用moravec興趣算子提取圖像的點特征，matlab編寫
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：wanqunsheng
旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估計信號參數(shù)(ESPRIT)算法是子空間估計的兩個經(jīng)典方法,它們都能夠有效地估計特征子空間。程序包里面實現(xiàn)了用LS估計和TLS估計的ESPRIT算法。
上傳時間： 2013-12-24
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