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
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給出了一種運動人體區域的檢測及其對應的二維關鍵點的提取方法。首先運用幀差法構建一個自適應的背景模型以達到背景初始化和背景更新的目的。接著用減背景法實現二維運動人體區域的檢測。最后將檢測到的運動人體區域，通過運用APAR（anti-paralle lines）區域法實現對運動人體關鍵點的提取。
標簽： 運動人體檢測 二維
上傳時間： 2013-10-25
上傳用戶：lz4v4
針對大型構件內部微損傷難以及時發現排除，給生活生產造成安全隱患的現狀，基于波包提取技術，利用波包的虛擬時間逆傳播，設計了一種新的傳感器陣列，并在理論上推導了該傳感器陣列二維成像的運算公式，最后利用MATLAB編程模擬仿真了用該傳感器陣列進行無損檢測時的二維成像結果，結果表明其成像結果的綜合精度可以達到98.7%，因此用該傳感器陣列進行大型構件內部微損傷的探測對于發現安全隱患、排除安全隱患具有重大的指導意義。
標簽： 提取技術 傳感器 二維 成像技術
上傳時間： 2013-11-12
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單個漢字庫字摸提取程序
標簽： 漢字庫 程序
上傳時間： 2013-12-17
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神經網絡\遺傳算法用于從EM雷達數據提取地下古墓遺跡定位信息
標簽： 神經網絡 數據提取 定位 算法
上傳時間： 2013-12-05
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文件中提取圖標，并顯示在圖片框上
標簽：
上傳時間： 2015-01-09
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bonddb 是一個源于PostgreSQL封裝包的對象。它是一個由C/C++編寫的快速數據提取層應用軟件，允許對類對象的訪問。
標簽： PostgreSQL bonddb 封裝 對象
上傳時間： 2013-12-03
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在單片機編程中位圖及字庫點陣提取程序源代碼
標簽： 單片機編程 位圖 字庫 點陣
上傳時間： 2014-01-26
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bonddb 是一個源于PostgreSQL封裝包的對象。它是一個由C/C++編寫的快速數據提取層應用軟件，允許對類對象的訪問
上傳時間： 2014-03-06
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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
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