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產品特征

  • 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

  • 一個很好玩的品圖游戲源碼.

    一個很好玩的品圖游戲源碼.

    標簽: 源碼

    上傳時間: 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

    標簽: java api 特征

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:wqxstar

  • 矩陣特征值與特征向量的計算

    矩陣特征值與特征向量的計算

    標簽: 特征 矩陣 向量 計算

    上傳時間: 2015-02-02

    上傳用戶:busterman

  • 特征提取技術。這種技術以傳統的建模方式為前提

    特征提取技術。這種技術以傳統的建模方式為前提,對于產生的模型的幾何、拓撲等信息加以分析以提取其特征信息,這種技術一般多采用人工智能及模式識別等方面的知識。

    標簽: 特征 提取技術 建模 方式

    上傳時間: 2015-02-12

    上傳用戶:康郎

  • 編譯器 像YACC的編譯及語法產生器

    編譯器 像YACC的編譯及語法產生器

    標簽: YACC

    上傳時間: 2013-12-05

    上傳用戶:moerwang

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