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圖像特征

紅外成像制導(dǎo)導(dǎo)彈自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用現(xiàn)狀的分析

·紅外成像制導(dǎo)導(dǎo)彈自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用現(xiàn)狀的分析

標(biāo)簽： 紅外成像制導(dǎo) 分導(dǎo)彈

上傳時(shí)間： 2013-07-29

上傳用戶(hù)：Wibbly
用VISUAL C++編程實(shí)現(xiàn)指紋圖像的特征提取以及對(duì)指紋圖像的識(shí)別

·詳細(xì)說(shuō)明：用VISUAL C＋＋編程實(shí)現(xiàn)指紋圖像的特征提取以及對(duì)指紋圖像的識(shí)別-Utilising VISUAL C++ to make programs, we can get the characters of image and identify the image of finger mark 文件列表: fvs.ncb fvs.sln fvs.v

標(biāo)簽： VISUAL nbsp 指紋圖像編程實(shí)現(xiàn)

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶(hù)：kaka
MFCC特征提取算法以及語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)源碼

·詳細(xì)說(shuō)明：本程序包含語(yǔ)音壓縮和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)源碼。在對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取前，可對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行16K到8K的降采樣率處理，包含180階FIR濾波器的頻率壓縮程序。文件列表: LPCC&MFCC&VAD .............\endpointD .............\.......

標(biāo)簽： MFCC 特征提取檢測(cè) 源碼

上傳時(shí)間： 2013-07-06

上傳用戶(hù)：windwolf2000
人臉特征識(shí)別運(yùn)用VC++編程實(shí)現(xiàn)

·詳細(xì)說(shuō)明：人臉特征識(shí)別運(yùn)用VC++編程實(shí)現(xiàn)，包括圖像提取，預(yù)處理和特征提取等，最終實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的功能。

標(biāo)簽： VC 人臉特征識(shí)別編程實(shí)現(xiàn)

上傳時(shí)間： 2013-05-31

上傳用戶(hù)：建建設(shè)設(shè)
《雷達(dá)成像原理》

·詳細(xì)說(shuō)明：北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院許小劍編的《雷達(dá)成像原理》word版

標(biāo)簽： 雷達(dá) 成像原理

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶(hù)：litianchu
用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫(xiě))

·詳細(xì)說(shuō)明：該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征，用matlab編寫(xiě)，可應(yīng)用于基于紋理的圖像檢索系統(tǒng)。其中還包含一篇gabor變換相關(guān)的文獻(xiàn)

標(biāo)簽： matlab gabor 變換算法

上傳時(shí)間： 2013-06-27

上傳用戶(hù)：dialouch
基于DSP的AdaBoost人臉檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)

·摘要：為解決人臉檢測(cè)實(shí)時(shí)性問(wèn)題,提出了基于DSP實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)算法.改進(jìn)了AdaBoost人臉檢測(cè)算法,在層次型AdaBoost檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了特征定義方式,提出模糊層次型人臉檢測(cè)器結(jié)構(gòu).介紹了TI公司的DSP芯片及其外圍電路,描述了系統(tǒng)中各個(gè)模塊的工作流程.最后,闡述了利用CCS對(duì)DSP程序進(jìn)行優(yōu)化.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在輸入圖像大小為256×256像素的條件下,檢測(cè)速度達(dá)到每秒2

標(biāo)簽： AdaBoost DSP 人臉檢測(cè)算法

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶(hù)：qqiang2006
基于改進(jìn)AdaBoost算法的飛機(jī)特征圖像識(shí)別

飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的識(shí)別是航空試飛領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監(jiān)控、自動(dòng)識(shí)別與智能人機(jī)交互方面有著重要的研究?jī)r(jià)值。其檢測(cè)算法經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成績(jī)。本文中對(duì)Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測(cè)方法進(jìn)行了深入研究、改進(jìn)，并針對(duì)實(shí)際問(wèn)題成功應(yīng)用到飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的快速檢測(cè)中。

標(biāo)簽： AdaBoost 算法特征圖像識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-11-04

上傳用戶(hù)：日光微瀾
脈搏波信號(hào)降噪和特征點(diǎn)識(shí)別研究

對(duì)脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號(hào)中，然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響，使其提取出來(lái)的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時(shí)，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問(wèn)題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力，且具有對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。

標(biāo)簽： 脈搏波信號(hào)降噪特征點(diǎn)識(shí)別

上傳時(shí)間： 2013-10-12

上傳用戶(hù)：shirleyYim
形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線(xiàn)性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上，然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析，能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明，該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)和診斷。

標(biāo)簽： 梯度小波降噪 S變換齒輪故障

上傳時(shí)間： 2013-11-01

上傳用戶(hù)：AISINI005