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特征頻率

  • 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

  • 基于FPGA實現固定倍率的圖像縮放

    基于FPGA硬件實現固定倍率的圖像縮放,將2維卷積運算分解成2次1維卷積運算,對輸入原始圖像像素先進行行方向的卷積,再進行列方向的卷積,從而得到輸出圖像像素。把圖像縮放過程設計為一個單元體的循環過程,在單元體內部,事先計算出卷積系數。

    標簽: FPGA 倍率 圖像

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:kz_zank

  • 采用高速串行收發器Rocket I/O實現數據率為2.5 G

    摘要: 串行傳輸技術具有更高的傳輸速率和更低的設計成本, 已成為業界首選, 被廣泛應用于高速通信領域。提出了一種新的高速串行傳輸接口的設計方案, 改進了Aurora 協議數據幀格式定義的弊端, 并采用高速串行收發器Rocket I/O, 實現數據率為2.5 Gbps的高速串行傳輸。關鍵詞: 高速串行傳輸; Rocket I/O; Aurora 協議 為促使FPGA 芯片與串行傳輸技術更好地結合以滿足市場需求, Xilinx 公司適時推出了內嵌高速串行收發器RocketI/O 的Virtex II Pro 系列FPGA 和可升級的小型鏈路層協議———Aurora 協議。Rocket I/O支持從622 Mbps 至3.125 Gbps的全雙工傳輸速率, 還具有8 B/10 B 編解碼、時鐘生成及恢復等功能, 可以理想地適用于芯片之間或背板的高速串行數據傳輸。Aurora 協議是為專有上層協議或行業標準的上層協議提供透明接口的第一款串行互連協議, 可用于高速線性通路之間的點到點串行數據傳輸, 同時其可擴展的帶寬, 為系統設計人員提供了所需要的靈活性[4]。但該協議幀格式的定義存在弊端,會導致系統資源的浪費。本文提出的設計方案可以改進Aurora 協議的固有缺陷,提高系統性能, 實現數據率為2.5 Gbps 的高速串行傳輸, 具有良好的可行性和廣闊的應用前景。

    標簽: Rocket 2.5 高速串行 收發器

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:lml1234lml

  • 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

  • 基于核密度估計和馬爾科夫隨機場的運動目標檢測

     針對目標和背景具有空間連續性的特點,提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機場的運動目標檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度,在特征向量中加入顏色空間運動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性;然后構造馬爾科夫隨機場,提出一種馬爾科夫隨機場能量函數代價項的構造方法,通過最小化其能量函數得到目標分割結果。實驗結果證明,該運動目標檢測算法對背景擾動和光照變化具有更好的魯棒性,錯誤檢測率更低。

    標簽: 核密度估計 隨機場 運動目標檢測

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:solmonfu

  • 新的基于單元逼近的恒虛警率檢測器

    基于刪除平均(CM)和單元平均(CA)提出了一種新型的恒虛警率檢測器,它采用CM和CA產生局部估計,再將這兩個局部估計與檢測單元進行比較,取逼近于檢測單元的局部估計作為總的雜波功率估計。在SwerlingⅡ型目標假設和高斯雜波下,推導出它的檢測概率Pd和虛警概率Pfa的解析表達式。

    標簽: 恒虛警 檢測器

    上傳時間: 2014-08-19

    上傳用戶:hn891122

  • 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

  • 多抽樣率頻率抽樣FIR 數字濾波器設計

    多抽樣率頻率抽樣FIR 數字濾波器設計

    標簽: FIR 抽樣 頻率 數字

    上傳時間: 2015-01-11

    上傳用戶:維子哥哥

  • 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

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