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生物特征識(shí)別

  • 字符特征提取和單片機顯示

     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,給出了對應的圖像矩陣,并將讀取的二值矩陣轉換為單片機能識別的16進制數字代碼,通過單片機構建電路實現字母和漢字的顯示。提取字母可以改變大小和形狀,達到動態顯示字母大小和流動變換顯示的效果,提高顯示設備觀賞價值,可以提高人們對重要信息的注意。

    標簽: 字符特征提取 單片機

    上傳時間: 2013-11-13

    上傳用戶:lijinchuan

  • 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

  • 基于無線局域網的指紋識別技術研究

    隨著無線網絡快速成長,開始將現有的企業網絡環境與無線局域網緊密地整合在一起。利用指紋的唯一性、成本低、儲存空間小以及安全度高并容易使用等優點,提出了一套生物指紋特征技術來實現企業在無線局域網中的身份認證。該方法在企業在無線網絡安全認證上有較大的實用價值。

    標簽: 無線局域網 指紋識別 技術研究

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:642778338

  • 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

  • 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

  • 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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