人臉特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特點，易于為用戶接受。人臉識別由于其在監(jiān)控、罪犯識別、人機交互等方面廣泛潛在的應(yīng)用，已成為圖像處理、模式識別和計算機視覺等學(xué)科最活躍的研究領(lǐng)域。線性鑒別分析是特征抽取中最為經(jīng)典和廣泛使用的方法之一。近年來，在小樣本情況下如何抽取Fisher最優(yōu)鑒別特征一直是許多研究者關(guān)心的問題。文中闡述了應(yīng)用Fisher 判別法在人臉圖像樣本分類方面的運用。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫ORL人臉庫和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上仿真的試驗結(jié)果證實了方法的有效性和穩(wěn)定性。
上傳時間： 2013-12-04
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UOF文檔格式的誕生，擺脫了我國長期對國外辦公軟件格式的依賴性，從而有效掌握在國內(nèi)市場的主動權(quán)，因此國產(chǎn)辦公軟件對UOF格式的支持性就顯得尤為重要。文中針對UOF文檔格式的結(jié)構(gòu)進行研究，提出了國產(chǎn)辦公軟件對UOF格式支持程度的測試方法，同時給出了相關(guān)的自動化測試技術(shù)。
標(biāo)簽： UOF 文檔 標(biāo)準(zhǔn)測試 方法研究
上傳時間： 2013-12-19
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數(shù)字觸摸屏測試方法
標(biāo)簽： 數(shù)字觸摸屏 測試方法
上傳時間： 2013-10-29
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永磁材料的合理應(yīng)用與測試方法
上傳時間： 2015-01-03
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針對紅外溫度傳感器能靈敏感應(yīng)天空地面熱輻射的特點，提出了一種基于紅外傳感器測量無人機姿態(tài)信息的方法，相比傳統(tǒng)姿態(tài)測量傳感器，紅外傳感器具有體積小、重量輕、無漂移、成本低等優(yōu)點；針對該方法介紹了由三對正交安裝的紅外傳感器測量姿態(tài)角的基本原理及能獲得更好視場角的45°安裝方式；并通過場地實驗獲得了紅外傳感器的對地傾角和輸出電壓的函數(shù)關(guān)系；通過推理得到無人機姿態(tài)測量算法，實現(xiàn)了根據(jù)紅外傳感器的差動輸出信號計算無人機的姿態(tài)角；同時對太陽的干擾問題作了適當(dāng)?shù)难芯浚粸榱蓑炞C算法的可靠性，進行了機載飛行實驗。實驗結(jié)果表明，該方法可以有效的測量無人機的姿態(tài)角。
上傳時間： 2013-11-13
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文中針對輪胎表面的形貌和輪胎胎面特點提出了一種新型的基于激光三角法的輪胎胎面磨損測量系統(tǒng)，以激光三角法為理論基礎(chǔ)，闡述了一種利用激光三角法掃描獲取輪胎胎面的深度參數(shù)，并對輪胎磨損前和磨損后兩次掃描獲取的數(shù)據(jù)進行比對的方法得出輪胎磨損情況。對系統(tǒng)的組成、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、及測試方法進行了介紹，并對系統(tǒng)測試進行了軟件設(shè)計，對測試結(jié)果進行了分析。
上傳時間： 2013-10-26
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結(jié)合已有的基于MPEG視頻流的行車障礙檢測算法，在原有基礎(chǔ)上加入檢測匹配模板，對易造成誤判的噪聲及影響正常檢測的非危險區(qū)域都有較好的處理效果。通過統(tǒng)計分析及經(jīng)驗驗證，分析得出在直行、轉(zhuǎn)彎及上下坡3種路況及不同車速下車輛正常安全行駛時的檢測閾值T。該方法能結(jié)合實際，運算量小，實驗結(jié)果較好。
上傳時間： 2013-10-19
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針對密封橡膠圈毛刺缺陷，提出了一種新的檢測方法，該方法根據(jù)圓輪廓點在不同象限的分布情況不同，首先使用 窗口模板尋找可疑點，然后對可疑點進行二次檢測，濾除非毛刺點。實驗結(jié)果表明該方法比傳統(tǒng)的毛刺檢測方法處理速度更快，且檢測結(jié)果可靠。
上傳時間： 2013-11-16
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通過對海上紅外圖像進行分析，提出了一種基于海天線提取的紅外小目標(biāo)檢測方法。該算法的基本思路是根據(jù)所需提取目標(biāo)的特點，首先選擇感興趣的灰度區(qū)域，然后運用Canny算子進行邊緣檢測，接著對圖像進行Hough變換檢測海天線，最后對海天線以下且符合目標(biāo)特征的連通域進行標(biāo)記從而來確定目標(biāo)的位置。實驗結(jié)果表明，該方法能較好地檢測出海上紅外小目標(biāo)。
標(biāo)簽： 海天線 紅外 目標(biāo)檢測
上傳時間： 2015-01-03
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使用第二代身份證照片作為訓(xùn)練樣本進行人臉識別屬于典型的單樣本問題，由于沒有充分數(shù)量的訓(xùn)練樣本，會造成常規(guī)的人臉識別算法識別率低下，甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對遇到姿態(tài)變化較復(fù)雜的人臉時，識別率不高的問題，提出了一種新的多姿態(tài)的虛擬樣本生成方法，通過模擬人臉側(cè)向旋轉(zhuǎn)、俯仰和立體旋轉(zhuǎn)等增加有效的訓(xùn)練樣本，再使用魯棒性較好的HMM進行人臉識別。在自建的身份證人臉庫上進行測試，實驗結(jié)果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態(tài)的變化對識別率的影響，并取得了較好的識別效果。
上傳時間： 2013-10-17
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