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特征檢測(cè)

  • 字符特征提取和單片機(jī)顯示

     利用Matlab軟件編寫了程序提取了的任意大小的字母和漢字的顯示特征,給出了對(duì)應(yīng)的圖像矩陣,并將讀取的二值矩陣轉(zhuǎn)換為單片機(jī)能識(shí)別的16進(jìn)制數(shù)字代碼,通過單片機(jī)構(gòu)建電路實(shí)現(xiàn)字母和漢字的顯示。提取字母可以改變大小和形狀,達(dá)到動(dòng)態(tài)顯示字母大小和流動(dòng)變換顯示的效果,提高顯示設(shè)備觀賞價(jià)值,可以提高人們對(duì)重要信息的注意。

    標(biāo)簽: 字符特征提取 單片機(jī)

    上傳時(shí)間: 2013-11-13

    上傳用戶:lijinchuan

  • 基于自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識(shí)別

    傳統(tǒng)多模態(tài)生物特征識(shí)別方法當(dāng)出現(xiàn)生物特征缺失時(shí),識(shí)別性能會(huì)明顯下降。針對(duì)此問題,提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)多模態(tài)生物識(shí)別方法。該方法在設(shè)計(jì)融合策略時(shí),考慮到所有可能的輸入缺失,構(gòu)造并行結(jié)構(gòu)的融合函數(shù)集,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)根據(jù)輸入狀態(tài)自適應(yīng)的選擇融合策略進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明該方法既可提高識(shí)別可靠性又可實(shí)現(xiàn)當(dāng)有生物特征缺失時(shí)的性能穩(wěn)定。

    標(biāo)簽: 并行 多模 生物特征識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-11-02

    上傳用戶:huangld

  • RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征選擇中的應(yīng)用

    提出了一個(gè)自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法,用于訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心和寬度,并結(jié)合最小二乘法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力進(jìn)行改進(jìn)并用于特征選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法獲得的RBF網(wǎng)絡(luò)模型不但具有很強(qiáng)的泛化能力,而且具有良好的穩(wěn)定性,能夠選擇出較優(yōu)秀的特征子集。

    標(biāo)簽: RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征選擇 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-11-16

    上傳用戶:erkuizhang

  • 基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤和特征管理方法

        針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)下多目標(biāo)跟蹤時(shí)目標(biāo)數(shù)量不斷變化這一復(fù)雜情況,文中對(duì)多目標(biāo)的跟蹤和特征管理方法進(jìn)行了研究。該方法由數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、多目標(biāo)跟蹤、特征管理,和信息融合所組成。其中未知數(shù)量多目標(biāo)的跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)通過馬爾科夫蒙特卡羅數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)。通過信息融合來整合本地信息,獲取所有相鄰傳感器的本地一致性,最終實(shí)現(xiàn)特征管理。試驗(yàn)證明,本方法能夠在分布式的傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確有效地跟蹤和特征管理。

    標(biāo)簽: 傳感器網(wǎng)絡(luò) 多目標(biāo)跟蹤 特征 管理方法

    上傳時(shí)間: 2013-11-18

    上傳用戶:wangdean1101

  • 機(jī)場(chǎng)道面復(fù)雜背景下異物特征分析與檢測(cè)

    機(jī)場(chǎng)道面異物是威脅跑道運(yùn)行安全的常見病害,及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)異物具有現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)現(xiàn)有的人工目視檢測(cè)方法,本文基于圖像處理理論,提出了一種機(jī)場(chǎng)道面異物的自動(dòng)檢測(cè)算法。根據(jù)機(jī)場(chǎng)道面的復(fù)雜背景和常見異物的特點(diǎn),本文采取了分塊的方法,選擇Harris角點(diǎn)、灰度共生矩陣、灰度級(jí)分布范圍等特征,分別用閾值法和SVM法對(duì)實(shí)際機(jī)場(chǎng)道面異物圖像進(jìn)行檢測(cè)。初步實(shí)驗(yàn)證明,該方法可以有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)道面復(fù)雜背景下的異物,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,檢測(cè)正確率達(dá)到了98%。

    標(biāo)簽: 復(fù)雜背景 特征分析 檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-11-26

    上傳用戶:2404

  • 基于Gabor的特征提取算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

    針對(duì)人臉識(shí)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(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢(shì)來進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對(duì)得到的高維特征采用PCA進(jìn)行初次降維,再利用LDA實(shí)現(xiàn)再次降維,得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。

    標(biāo)簽: Gabor 特征提取 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-12-14

    上傳用戶:alex wang

  • 基于Joint+HOG特征復(fù)雜場(chǎng)景下的頭肩檢測(cè)

    頭肩的定位檢測(cè)采用了Haar特征和HOG特征的層級(jí)分類方法,并根據(jù)頭肩的對(duì)稱性特點(diǎn),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(fù)樣本后,接著用HOG進(jìn)行精細(xì)的驗(yàn)證從而得到頭肩目標(biāo)框。實(shí)驗(yàn)表明,本文的方法取得了80%~90%的準(zhǔn)確率,并且完全可以用于實(shí)時(shí)處理。

    標(biāo)簽: Joint HOG 特征 復(fù)雜場(chǎng)景

    上傳時(shí)間: 2013-11-13

    上傳用戶:weareno2

  • 基于特征提取與認(rèn)證的彩色圖像人臉檢測(cè)

    在深入的對(duì)頻譜臉法和Fisherface方法進(jìn)行研究后,綜合這兩種方法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識(shí)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?yàn)槿四槇D像的低頻部分對(duì)人臉的表情變化是不敏感的,所以對(duì)人臉圖像使用二維小波變換,提取人臉圖像的低頻部分。對(duì)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(gè)低維空間的表達(dá)。但是頻譜臉特征維數(shù)仍然較高,所以在頻譜臉法的基礎(chǔ)上繼續(xù)提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征,降低特征的維數(shù),提高識(shí)別效率。利用人臉面部構(gòu)造產(chǎn)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(jìn)而根據(jù)眼睛和嘴巴構(gòu)成三角形模板的特性,精確定位人臉在圖像中的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種結(jié)合膚色和面部特征的算法,能夠?qū)θ四樳M(jìn)行較快速、準(zhǔn)確的定位,而且結(jié)果比較穩(wěn)定可靠。

    標(biāo)簽: 特征提取 彩色圖像 人臉檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2013-10-09

    上傳用戶:zhf01y

  • 特征值和特征向量的計(jì)算,每種算法都用c++以函數(shù)形式實(shí)現(xiàn)

    特征值和特征向量的計(jì)算,每種算法都用c++以函數(shù)形式實(shí)現(xiàn)

    標(biāo)簽: 特征 向量 函數(shù) 計(jì)算

    上傳時(shí)間: 2015-01-12

    上傳用戶:小碼農(nóng)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(biāo)簽: java api 特征

    上傳時(shí)間: 2014-01-09

    上傳用戶:wqxstar

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