提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗證檢索結果.試驗結果表明,本方法 所需計算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標簽: dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時間: 2013-12-30
上傳用戶:獨孤求源
Hishop 是一款強勁的B2C的網上購物軟件,利用它我們能建立起強勁的、自由的、安全的購物平臺.系統由C#及SqlServer開發, 是B/S(瀏覽器/服務器)結構的asp.net程序. Hishop有四個版本,分別適用于大型及中小型的網上商場.它們分別是 Hishop 商城高級版、Hishop 商城標準版、Hishp 專營高級版、Hishop 專營標準版. 其中的專營高級版和專營標準版又按商品及分類數量分了多種版本. 價格從幾百元到幾千元不等,滿足各類用戶的需要!
標簽: SqlServer Hishop B2C His
上傳時間: 2014-01-21
上傳用戶:jennyzai
用于小波濾波器的譜分析,mallat分解法。實現信號的重構
標簽: 小波濾波器 分
上傳時間: 2014-10-29
上傳用戶:AbuGe
基于b/s的酒店管理系統asp源碼,大家免費下載,功能還行,就是有一些小bug
標簽: asp 管理系統 源碼
上傳時間: 2014-01-02
上傳用戶:qlpqlq
關于復小波的博士論文,對做相關專業的人很有幫助,站長加分哦
標簽: 論文
上傳時間: 2015-06-07
上傳用戶:古谷仁美
這是我找到的諧波小波程序,國內沒有哦,希望對搞這方面的朋友有所幫助,站長一定要加分哦
標簽: 諧波 程序
上傳時間: 2014-06-25
上傳用戶:15071087253
車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽: 1.24 256 圖像 閾值
上傳時間: 2013-11-26
上傳用戶:懶龍1988
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值
上傳時間: 2014-01-08
上傳用戶:songrui
設A和B是長度相同的2個字符串。A和B的距離定義為相應位置字符距離之和。2個非空格字符的距離是它們的ASCII碼之差的絕對值。空格與空格的距離為0;空格與其它字符的距離為一定值k。 字符串A的擴展是在A中插入若干空格字符所產生的字符串。在字符串A和B的所有長度相同的擴展中,有一對距離最小的擴展,該距離稱為字符串A和B的擴展距離。 對于給定的字符串A和B,試設計一個算法,計算其擴展距離。
標簽: ASCII 字符 字符串 長度
上傳時間: 2014-12-22
上傳用戶:15736969615
回溯(b a c k t r a c k i n g)是一種系統地搜索問題解答的方法。為了實現回溯,首先需要為問題定義一個解空間( solution space),這個空間必須至少包含問題的一個解(可能是最優的)。在迷宮老鼠問題中,我們可以定義一個包含從入口到出口的所有路徑的解空間;在具有n 個對象的0 / 1背包問題中(見1 . 4節和2 . 2節),解空間的一個合理選擇是2n 個長度為n 的0 / 1向量的集合,這個集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當n= 3時,解空間為{ ( 0 , 0 , 0 ),( 0 , 1 , 0 ),( 0 , 0 , 1 ),( 1 , 0 , 0 ),( 0 , 1 , 1 ),( 1 , 0 , 1 ),( 1 , 1 , 0 ),( 1 , 1 , 1 ) }。
標簽: 搜索
上傳時間: 2014-01-17
上傳用戶:jhksyghr
蟲蟲下載站版權所有 京ICP備2021023401號-1