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特征點(diǎn)識(shí)別

  • 一種用N+1條線實現矩陣鍵盤

    89c51一種用N+1條線實現矩陣鍵盤

    標簽: 矩陣鍵盤

    上傳時間: 2014-12-26

    上傳用戶:lhw888

  • 高壓雙管反激變換器的設計

    高壓雙管反激變換器的設計:介紹一種雙管反激的電路拓撲,分析了其工作原理,給出了一些關鍵技術參數的計算公式,設計并研制成功的30W 380V AC5 0H z/510V DC/+15.1 V DC(1A )、+5.2VDC(2A)輔助開關電源具有功率密度高、變換效率高、可靠性高等優良的綜合性能。該變換器在高電壓輸人情況下有重要的應用價值。【關 鍵 詞 】變換器,輔助開關電源,雙管反激 [Abstract】 A n e wt opologyfo rd oubles witchfl ybackc onverteris in troduced.Th eo perationp rincipleis a nalyzeda nds ome for mulas for calculating key parameters for the topology are presented. The designed and produced auxiliary switching power supply,i. e. 30W 380V AC5 0H z/5 10V DC/+15.1 V DC《1A )、+5.2 V DC《2A ),hase xcellentc omprehensivep erformances sucha sh ighp owerd ensity, hi ghc onversione fficiencya ndh ighr eliability.Th isc onverterh asim portanta pplicationv aluef orh igh input voltag [Keywords ]converter,au xiliary switchingp owers upply,do ubles witchf lybac

    標簽: 雙管反激 變換器

    上傳時間: 2013-11-01

    上傳用戶:Ants

  • 用于RFID接收器的基帶電路

    射頻識別 (RFID) 技術采用輻射和反射 RF 功率來識別和跟蹤各種目標。典型的 RFID 繫統由一個閱讀器和一個轉發器 (或標簽) 組成。

    標簽: RFID 接收器 基帶電路

    上傳時間: 2013-11-17

    上傳用戶:huyanju

  • RBF神經網絡在特征選擇中的應用

    提出了一個自適應量子粒子群優化算法,用于訓練RBF網絡的基函數中心和寬度,并結合最小二乘法計算網絡權值,對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明,采用自適應量子粒子群優化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力,而且具有良好的穩定性,能夠選擇出較優秀的特征子集。

    標簽: RBF 神經網絡 特征選擇 中的應用

    上傳時間: 2013-11-16

    上傳用戶:erkuizhang

  • 基于傳感器網絡的多目標跟蹤和特征管理方法

        針對傳感器網絡下多目標跟蹤時目標數量不斷變化這一復雜情況,文中對多目標的跟蹤和特征管理方法進行了研究。該方法由數據關聯、多目標跟蹤、特征管理,和信息融合所組成。其中未知數量多目標的跟蹤和數據關聯通過馬爾科夫蒙特卡羅數據關聯實現。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,最終實現特征管理。試驗證明,本方法能夠在分布式的傳感器網絡環境下對多目標進行準確有效地跟蹤和特征管理。

    標簽: 傳感器網絡 多目標跟蹤 特征 管理方法

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:wangdean1101

  • 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

  • 第14章源代碼控制

    當許多編程人員從事這項工作但又不使用源代碼管理工具時,源代碼管理幾乎不可能進行。Visual SourceSafe是Visual Basic的企業版配備的一個工具,不過這個工具目的是為了保留一個內部應用版本,不向公眾發布(應當說明的是,M i c r o s o f t并沒有開發Visual SourceSafe,它是M i c r o s o f t公司買來的) 。雖然Visual SourceSafe有幫助文本可供參考,但該程序的一般運行情況和在生產環境中安裝 Visual SourceSafe的進程都沒有詳細的文字說明。另外,Visual SourceSafe像大多數M i c r o s o f t應用程序那樣經過了很好的修飾,它包含的許多功能特征和物理特征都不符合 Microsoft Wi n d o w s應用程序的標準。例如,Visual SourceSafe的三個組件之一(Visual SourceSafe Administrator)甚至連F i l e菜單都沒有。另外,許多程序的菜單項不是放在最合適的菜單上。在程序開發環境中實現Visual SourceSafe時存在的復雜性,加上它的非標準化外觀和文檔資料的不充分,使得許多人無法實現和使用 Visual SourceSafe。許多人甚至沒有試用 Vi s u a l  S o u r c e S a f e的勇氣。我知道許多高水平技術人員無法啟動Visual SourceSafe并使之運行,其中有一位是管理控制系統項目師。盡管如此,Visual SourceSafe仍然不失為一個很好的工具,如果你花點時間將它安裝在你的小組工作環境中,你一定會為此而感到非常高興。在本章中我并不是為你提供一些指導原則來幫助你創建更好的代碼,我的目的是告訴你如何使用工具來大幅度減少管理大型項目和開發小組所需的資源量,這個工具能夠很容易處理在沒有某種集成式解決方案情況下幾乎無法處理的各種問題。

    標簽: 源代碼 控制

    上傳時間: 2013-10-24

    上傳用戶:lgd57115700

  • 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

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