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FISHER

FISHER是全球財富500強艾默生(Emerson)電氣公司過程管理分部(ProcessManagement),艾默生過程管理是艾默生業務的一部分,其在化工、石油天然氣、煉油、紙漿和造紙、電力、食品與飲料、制藥和其它的工業的自動化領域中居于領先地位。針對特定的工業行業提供優質的產品和技術、咨詢、項目管理和維護服務。艾默生過程管理公司的品牌包括:PlantWeb,FISHER,MicroMotion,Rosemount,Daniel,Bristol,DeltaVTM,Ovation,和AMSSuite。
  • FISHER分類

    FISHER分類,matlab實現。FISHER分類,matlab實現

    標簽: FISHER 分類

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:標點符號

  • calculate the p-value of FISHER Exact Test

    calculate the p-value of FISHER Exact Test

    標簽: calculate p-value FISHER Exact

    上傳時間: 2017-09-18

    上傳用戶:ywqaxiwang

  • FISHER分類器

    FISHER離散分類器matlab代碼,用于模式識別

    標簽: 模式識別

    上傳時間: 2016-04-12

    上傳用戶:1042154715

  • 基于ARM架構的嵌入式人臉識別技術研究

    嵌入式人臉識別系統建立在嵌入式操作系統和嵌入式硬件系統平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設計、嵌入式操作系統應用開發、人臉識別算法等領域的研究;嵌入式人臉識別系統攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應用于各類門禁系統、戶外機動布控的實時監測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應用前景。 本文是上海市經委創新研究項目《射頻識別RFID系統-自動識別和記錄人群的身份》(編號:04-11-2)與上海市科委AM基金項目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監控系統的研制》(編號:0512)的主要研究內容之一。論文從構建自動人臉識別系統所需解決的若干關鍵問題入手,重點探討了基于嵌入式ARM微處理器的實時人臉檢測、關鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統設計等問題的研究。論文的主要工作和創新點表現在以下方面: 1實現了結合膚色校驗的Haar特征級聯分類器嵌入式實時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統首先要解決的關鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結果表明,該算法不僅解決了復雜背景中的類膚色和類人臉結構問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強的魯棒性。 人眼檢測與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區域內完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進行遮罩掩磨、簡單圖像形態學變換及橢圓擬合實現瞳孔中心的精確定位。測試結果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調整FISHER判別準則,實現了自適應線性判別分析算法及相應的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內散布矩陣發生嚴重退化,導致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎上,通過調整FISHER判別準則,利用類間散布矩陣的補空間巧妙地避開類內散布矩陣的求逆運算,通過訓練集每類樣本的樣本數信息自適應改變調整參數,實現了自適應線性判別分析算法,實驗結果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數過高的Gabor特征造成應用系統的維數災難,為解決Gabor特征的維數災難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數,縮小了人臉特征庫的規模,同時降低了核心算法的時間和空間復雜度,而且具有與傳統Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結合有效人臉區域的Gabor特征抽取、自適應線性判別分析算法和基于支持向量機分類策略,提出并實現了基于支持向量機的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統支持向量機通過引入核技巧對訓練樣本進行學習構造最小化錯分風險的最優分類超平面,不僅具有強大的非線性和高維處理能力,而且具有更強的泛化能力。本文研究了支持向量機的多類分類策略和訓練方法,并結合論文中提出的基于有效人臉區域的Gabor特征提取算法、自適應線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統的嵌入式ARM平臺中實現了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統。 5 提出并初步實現了基于客戶機/服務器結構無線網絡模型的遠距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統在海量人臉庫中進行識別的難題,論文提出并初步實現了基于客戶機/服務器結構無線網絡模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 客戶機(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網絡將提取后的人臉特征數據傳輸到服務器端,由服務器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結果通過無線網絡傳輸到客戶機顯示輸出,從而實現基于客戶機/服務器無線網絡模型的嵌入式遠距離人臉識別方案。 6 結合我們開發的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統,從系統設計的角度探討了在嵌入式系統中進行人臉識別應用設計的思路及應該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識別核心算法。但是,嵌入式系統的設計思想對嵌入式人臉識別系統的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點闡述了嵌入式自動人臉識別應用系統的設計思路,并結合我們自主開發的嵌入式自動人臉識別系統和嵌入式人像比對系統從系統設計的角度探討了嵌入式人臉識別應用系統設計中應該注意的關鍵技術問題。 結合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓練,然后在嵌入式ARM開發平臺上實現了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認證系統,經測試運行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統應用開發、AFR應用系統開發也具有一定的借鑒意義。

    標簽: ARM 架構 嵌入式 人臉識別

    上傳時間: 2013-05-18

    上傳用戶:我們的船長

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理,包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用FISHER準則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明,上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快,能達到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。

    標簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 本書共分6篇

    本書共分6篇,第1篇統計學基礎知識與SAS軟件應用技巧,介紹了統計學的基本概念和學習方法、試驗設計入門、統計描述、SAS軟件應用入門、編寫SAS實用程序的技巧、單變量統計分析和利用SAS/GRAPH模塊繪制常用統計圖的方法。第2篇試驗設計與定量資料的統計分析,介紹了與t檢驗、非參數檢驗和各種方差分析有關的試驗設計和數據處理方法。第3篇試驗設計與定性資料的統計分析,介紹了處理二維及高維列聯表資料的各種統計分析 方法,包括卡方檢驗、FISHER的精確檢驗、典型相關分析、logistic回歸模型和對數線性模型等內容。第4篇試驗設計與回歸分析,介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協方差分析、直接試驗設計及其資料的回歸分析等有關內容。第5篇生存分析,介紹了生存資料的特點、生存時間函數和生存分析 方法的分類等基本概念;生存資料的非參數分析方法、COX模型分析方法和參數模型的回歸分析方法。第6篇多元統計分析,介紹了主成分分析、因子分析、對應分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析。

    標簽:

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:zyt

  • 首先采用灰度投影匹配進行全局運動估計和補償

    首先采用灰度投影匹配進行全局運動估計和補償,用以消除背景變化的影響;然后由二次差分抽取中間幀解決遮擋問題,通過FISHER 評價函數結合數學形態學填充得到運動對象分割掩膜,同時消除殘余噪聲以及平滑邊緣。該方法在一定范圍內較好地解決了遮擋問題,并能夠高效快速地得到比較精確的視頻對象。

    標簽: 首先采用 灰度 投影 全局

    上傳時間: 2014-11-30

    上傳用戶:fandeshun

  • 模式識別中的脫機字符識別

    模式識別中的脫機字符識別,包括手寫數字識別之FISHER線性判別,手寫數字識別之模板匹配法,數字識別之神經網絡法及細化算法。

    標簽: 模式識別 字符識別 脫機

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:qunquan

  • 脫機字符識別算法

    脫機字符識別算法,包括手寫數字識別之FISHER線性判別,手寫數字識別之模板匹配法,數字識別之神經網絡法,細化算法

    標簽: 脫機 字符識別 算法

    上傳時間: 2015-08-25

    上傳用戶:zhangyigenius

  • 學進一步了解分類器的設計概念

    學進一步了解分類器的設計概念,能夠根據自己的設計對線性分類器有更深刻地認識,理解FISHER準則方法確定最佳線性分界面方法的原理,以及Lagrande乘子求解的原理。

    標簽: 分類器

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:邶刖

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