通過將照片像素的提取的運(yùn)用，來轉(zhuǎn)換照片，通過此方法，就能實(shí)現(xiàn)照片處理軟件的制作。本程序用的是最常用的一個功能：轉(zhuǎn)至照片。
標(biāo)簽： 像素
上傳時間： 2017-06-17
上傳用戶：lht618
關(guān)于關(guān)聯(lián)向量機(jī)應(yīng)用的最新文獻(xiàn)！ 提出了一種核主元分析(KPCA)和關(guān)聯(lián)向量機(jī)(RVM)相結(jié)合的組合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA對原始自變量進(jìn)行非線性變換并提取主成分,形成特征自變量 采用RVM,對KPCA變換后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模,并根據(jù)模型的預(yù)報能力自適應(yīng)的確定參與回歸的最佳特征變量個數(shù),消除冗余信息干擾,獲得強(qiáng)非線性表達(dá)能力且預(yù)報性能良好的模型。并將KPCA-RVM應(yīng)用于PTA裝置對羧基苯甲醛(4-CBA)含量的軟測量建模,結(jié)果表明該方法預(yù)測精度高于PCA-RVM和RVM。
標(biāo)簽： KPCA KPCA-RVM RVM 向量機(jī)
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：ddddddos
本篇論文從常用語音特征參量的提取、基于矢量量化和混合高斯模型的說話 人識別、識別方法的優(yōu)化及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗結(jié)果這幾個方面討論了說話人識別的 應(yīng)用技術(shù)，并對實(shí)驗結(jié)果進(jìn)行了討論
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：mikesering
基于貝葉斯理論的指紋識別算法及學(xué)習(xí)套件, 使用貝葉斯概率論實(shí)現(xiàn)對指紋識別,特征碼提取,特征對數(shù)獲取的功能
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：qq521
關(guān)于特征向量提取的的英文文獻(xiàn),在人臉識別中有用,可以參考
上傳時間： 2017-09-10
上傳用戶：llandlu
提取一個圖片中某圖像的對像，供初學(xué)者參考
標(biāo)簽： 圖像
上傳時間： 2017-09-26
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可以進(jìn)行圖像特征點(diǎn)的提取，匹配，可以良好運(yùn)行
標(biāo)簽： 圖像處理
上傳時間： 2015-06-01
上傳用戶：592448730
基于多尺度光照不變?nèi)四樚卣鲌D像的提取方法。
上傳時間： 2016-06-06
上傳用戶：asd940808
論文-基于紅外熱成像技術(shù)的豬體溫檢測與關(guān)鍵測溫部位識別63頁摘要 實(shí)現(xiàn)豬體溫測量自動化有利于實(shí)時監(jiān)測豬的健康狀況、母豬發(fā)情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學(xué)計量學(xué)建模 方法建立體表溫度、環(huán)境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關(guān)鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結(jié)論總結(jié)如下： (1)建立了母豬體表溫度、環(huán)境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發(fā)現(xiàn)， 9個身體區(qū)域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(guān)(產(chǎn)O．34～0．68)，其中， 基于耳根區(qū)域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優(yōu)，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預(yù)測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應(yīng)用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預(yù)測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區(qū)域)的直接分割。利用 python構(gòu)建了四種不同結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，結(jié)果表明U-Net．4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分割 效果最優(yōu)，平均區(qū)域重合度最高為78．75％。然而，當(dāng)計算設(shè)備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達(dá)到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區(qū)域關(guān)鍵點(diǎn)的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕獪y溫部位的定位問題。設(shè)計具有不同深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)A．E，得 出架構(gòu)E最優(yōu)。且當(dāng)Dropout概率設(shè)置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預(yù)測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關(guān)鍵點(diǎn)，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學(xué)計量學(xué)建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準(zhǔn)確、可靠的方法，同時提出兩種關(guān)鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實(shí)現(xiàn)母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。
標(biāo)簽： 紅外熱成像技術(shù)
上傳時間： 2022-02-13
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隨著語音技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展，語音信號數(shù)字處理的實(shí)時性要求越來越突出。這就要求在系統(tǒng)設(shè)計中，對系統(tǒng)的硬件環(huán)境要求更高。隨著語音處理算法的日益復(fù)雜，用普通處理器對語音信號進(jìn)行實(shí)時處理，已經(jīng)不能滿足需要。專用語音信號處理芯片能解決實(shí)時性的要求，同時對器件的資源要求也是最低的。 論文利用Altera公司的新一代可編程邏輯器件在數(shù)字信號處理領(lǐng)域的優(yōu)勢，對語音信號的常用參數(shù)—LPC(線性預(yù)測編碼，Linear Predictive Coding)參數(shù)提取的FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列，F(xiàn)ield Programmable Gate Array)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入研究。論文首先對語音的離散數(shù)學(xué)模型和短時平穩(wěn)特性進(jìn)行了分析，深入討論了語音線性預(yù)測技術(shù)。第二，對解線性預(yù)測方程組的自相關(guān)法和協(xié)方差斜格法進(jìn)行了比較，提出了一種基于協(xié)方差斜格法的LPC參數(shù)提取系統(tǒng)的總體設(shè)計方案。第三，對Altera公司的Cyclon系列可編程器件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究，分析了在QuartusⅡ開發(fā)平臺上進(jìn)行FPGA設(shè)計的流程。第四，對系統(tǒng)的各個功能模塊進(jìn)行了設(shè)計，所有算法通過Verilog硬件描述語言實(shí)現(xiàn)，并對其工作過程進(jìn)行了詳細(xì)的分析。最后，在Altera FPGA目標(biāo)芯片EP1C6Q240C8上，對LPC參數(shù)提取系統(tǒng)進(jìn)行了仿真驗證。 系統(tǒng)具有靈活的輸入輸出接口，能方便地同其它語音處理模塊相連，構(gòu)成一個完整的語音處理專用芯片，可以應(yīng)用于語音編解碼、語音識別等系統(tǒng)。
上傳時間： 2013-04-24
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