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產(chǎn)品特征

  • 機(jī)場道面復(fù)雜背景下異物特征分析與檢測

    機(jī)場道面異物是威脅跑道運(yùn)行安全的常見病害，及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測異物具有現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)現(xiàn)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(jī)場道面異物的自動(dòng)檢測算法。根據(jù)機(jī)場道面的復(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)場道面異物圖像進(jìn)行檢測。初步實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以有效檢測出機(jī)場道面復(fù)雜背景下的異物，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，檢測正確率達(dá)到了98%。

    標(biāo)簽： 復(fù)雜背景 特征分析 檢測

    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(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

    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

    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

  • 一個(gè)很好玩的品圖游戲源碼.

    一個(gè)很好玩的品圖游戲源碼.

    標(biāo)簽： 源碼

    上傳時(shí)間： 2014-01-09

    上傳用戶：xsnjzljj

  • 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

  • 矩陣特征值與特征向量的計(jì)算

    矩陣特征值與特征向量的計(jì)算

    標(biāo)簽： 特征 矩陣 向量 計(jì)算

    上傳時(shí)間： 2015-02-02

    上傳用戶：busterman

  • 特征提取技術(shù)。這種技術(shù)以傳統(tǒng)的建模方式為前提

    特征提取技術(shù)。這種技術(shù)以傳統(tǒng)的建模方式為前提，對(duì)于產(chǎn)生的模型的幾何、拓?fù)涞刃畔⒓右苑治鲆蕴崛∑涮卣餍畔?，這種技術(shù)一般多采用人工智能及模式識(shí)別等方面的知識(shí)。

    標(biāo)簽： 特征 提取技術(shù) 建模 方式

    上傳時(shí)間： 2015-02-12

    上傳用戶：康郎

  • 編譯器 像YACC的編譯及語法產(chǎn)生器

    編譯器 像YACC的編譯及語法產(chǎn)生器

    標(biāo)簽： YACC

    上傳時(shí)間： 2013-12-05

    上傳用戶：moerwang

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