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局部特征

  • 機場道面復雜背景下異物特征分析與檢測

    機場道面異物是威脅跑道運行安全的常見病害,及時、準確的檢測異物具有現實意義。針對現有的人工目視檢測方法,本文基于圖像處理理論,提出了一種機場道面異物的自動檢測算法。根據機場道面的復雜背景和常見異物的特點,本文采取了分塊的方法,選擇Harris角點、灰度共生矩陣、灰度級分布范圍等特征,分別用閾值法和SVM法對實際機場道面異物圖像進行檢測。初步實驗證明,該方法可以有效檢測出機場道面復雜背景下的異物,實驗結果顯示,檢測正確率達到了98%。

    標簽: 復雜背景 特征分析 檢測

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:2404

  • PCB疊層阻抗工具Si8000破解版下載

    資料介紹說明: si8000m破解版帶破解文件crack si8000m是全新的邊界元素法場效解算器,建立在我們熟悉的早期POLAR阻抗設計系統易用使用的用戶界面之上。si8000m增加了強化建模技術,可以預測多電介質PCB的成品阻抗,同時考慮了密集差分結構介電常數局部變化。 建模時常常忽略了便面圖層,si8000m模擬圖層與表面線路之間的阻焊厚度。這是一種更好的解決方案,可根據電路板采用的特殊阻焊方法進行定制。新的si8000m還提取偶模阻抗和共模阻抗。(偶模阻抗是黨倆條傳輸線對都采用相同量值,相同級性的信號驅動,傳輸線一邊的特性阻抗.)在USB2.0和LVDS等高速系統中,越來越需要控制這些特征阻抗。

    標簽: 8000 PCB Si 疊層

    上傳時間: 2013-11-05

    上傳用戶:古谷仁美

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    標簽: 8000 PCB Si 疊層

    上傳時間: 2013-11-16

    上傳用戶:jiangfire

  • 真空斷路器真空度在線監測裝置

    為滿足對真空度斷路器實時檢測的需求,利用電磁波檢測法實現了真空斷路器真空度在線監測裝置。文章首先分析真空滅弧室局部放電機理,局放電磁波信號特征為裝置設計提供初始參考依據。其次介紹了信號調理電路,通訊接口電路等主要硬件設計方案。進行了工程實際驗證,裝置實現在不改動真空開關主體結構及運行狀態的前提下的真空度實時在線監測。

    標簽: 真空斷路器 在線監測 裝置

    上傳時間: 2013-10-18

    上傳用戶:zhouchang199

  • 基于Gabor的特征提取算法在人臉識別中的應用

    針對人臉識別中的特征提取問題,提出一種新的基于Gabor的特征提取算法,利用Gabor小波變換良好的提取區分能力和LDA所具有的判別性優勢來進行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對得到的高維特征采用PCA進行初次降維,再利用LDA實現再次降維,得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫上的實驗驗證了該算法的有效性。

    標簽: Gabor 特征提取 人臉識別 中的應用

    上傳時間: 2013-12-14

    上傳用戶:alex wang

  • 基于Joint+HOG特征復雜場景下的頭肩檢測

    頭肩的定位檢測采用了Haar特征和HOG特征的層級分類方法,并根據頭肩的對稱性特點,提出了一種稱為Joint HOG的組合型特征。通過Haar分類器濾除大部分負樣本后,接著用HOG進行精細的驗證從而得到頭肩目標框。實驗表明,本文的方法取得了80%~90%的準確率,并且完全可以用于實時處理。

    標簽: Joint HOG 特征 復雜場景

    上傳時間: 2013-11-13

    上傳用戶:weareno2

  • 基于特征提取與認證的彩色圖像人臉檢測

    在深入的對頻譜臉法和Fisherface方法進行研究后,綜合這兩種方法的優點,提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識別新方法。頻譜臉方法主要是采用二維小波變換和傅立葉變換。因為人臉圖像的低頻部分對人臉的表情變化是不敏感的,所以對人臉圖像使用二維小波變換,提取人臉圖像的低頻部分。對人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換,從而獲得原人像的一個低維空間的表達。但是頻譜臉特征維數仍然較高,所以在頻譜臉法的基礎上繼續提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征,降低特征的維數,提高識別效率。利用人臉面部構造產生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,進而根據眼睛和嘴巴構成三角形模板的特性,精確定位人臉在圖像中的位置。實驗結果表明,這種結合膚色和面部特征的算法,能夠對人臉進行較快速、準確的定位,而且結果比較穩定可靠。

    標簽: 特征提取 彩色圖像 人臉檢測

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:zhf01y

  • LabVIEW局部變量與全局變量

    LabVIEW 是以數據流決定程序框圖元素的執行順序,但在某些程序框圖中需要消除數據流的依賴性,這時可以考慮使用變量。LabVIEW 中的變量是程序框圖中的元素,通過它可以在另一位置訪問或存儲數據。根據不同的變量類型,數據的實際位置也不一樣。局部變量將數據存儲在前面板的輸入控件和顯示控件中。全局變量將數據存儲在特殊的通過多個VI可以訪問的倉庫中。不管變量將數據存儲在何處,所有的變量都可以在不使用連線連接兩個地方的條件下而把數據從一個地方傳遞到另一個地方,從而不必使用正常的數據流。

    標簽: LabVIEW 局部變量 全局變量

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:it男一枚

  • 特征值和特征向量的計算,每種算法都用c++以函數形式實現

    特征值和特征向量的計算,每種算法都用c++以函數形式實現

    標簽: 特征 向量 函數 計算

    上傳時間: 2015-01-12

    上傳用戶:小碼農lz

  • java安全的api和java安全的特征

    java安全的api和java安全的特征

    標簽: java api 特征

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:wqxstar

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