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找到约 17,149 项符合 特征分析 的查询结果

其他书籍 视频序列中的人脸检测与跟踪算法研究 图像中的人脸信息分析对于生物特征识别、人机交互

视频序列中的人脸检测与跟踪算法研究 图像中的人脸信息分析对于生物特征识别、人机交互,视频监控、基于内容的图像检索、图像编码、视频会议等方面具有着广泛的应用前景,然而要想对人脸信息进行分析,一个首要的问题就是要先在图像或视频序列中检测或跟踪到人脸,否则人脸信息分析也就无从谈起。本文的研究主题正是视频序 ...
https://www.eeworm.com/dl/542/342433.html
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文件格式 由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用

由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置 ...
https://www.eeworm.com/dl/639/357098.html
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人工智能/神经网络 基于自组织特征映射网络的聚类分析

基于自组织特征映射网络的聚类分析,是在神经网络基础上发展起来的一种新的非监督聚类方法,分析了基于自 组织特征映射网络聚类的学习过程,分析了权系数自组织过程中邻域函数和学习步长的一般取值问题,给出了基于自组织 特征映射网络聚类实现的具体算法,并通过实际示例测试,证实了算法的正确性。 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/362657.html
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文章/文档 研究了基于块填充的图像修复算法,修复图像的质量容易受到待修复区域边界像素修 复顺序的影响,通过分析待修复区域像素点所在模块的图像特征,改进了填充算法的优先权, 分别是基于P-Laplace算子和E

研究了基于块填充的图像修复算法,修复图像的质量容易受到待修复区域边界像素修 复顺序的影响,通过分析待修复区域像素点所在模块的图像特征,改进了填充算法的优先权, 分别是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的优先权计算方法的改进。实验结果证实了文中 所介绍算法能有效提高重建图像的感知质量。 ...
https://www.eeworm.com/dl/652/371462.html
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系统设计方案 二阶系统分析对于控制和测试系统都是非常重要的基础研究,该系统模型形式代表了多种工程应用领域中的动力学特征.

二阶系统分析对于控制和测试系统都是非常重要的基础研究,该系统模型形式代表了多种工程应用领域中的动力学特征.
https://www.eeworm.com/dl/678/398425.html
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软件设计/软件工程 计算机辅助诊断数字医疗图像增强方法中,简单地应用直方图均衡化方法是不完善 的,直方图匹配化是常规辅助方法之一·以牙X线根尖片图像为例,分析图像特征,采用Gauss函 数来构造多峰曲线,生成匹配化直

计算机辅助诊断数字医疗图像增强方法中,简单地应用直方图均衡化方法是不完善 的,直方图匹配化是常规辅助方法之一·以牙X线根尖片图像为例,分析图像特征,采用Gauss函 数来构造多峰曲线,生成匹配化直方图,是一种实用增强方法 ...
https://www.eeworm.com/dl/684/401227.html
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人工智能/神经网络 根据潜在语义分析进行查询。将文本中的特征集合做LSI变换。

根据潜在语义分析进行查询。将文本中的特征集合做LSI变换。
https://www.eeworm.com/dl/650/403960.html
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其他书籍 主成分分析法(PCA)思想和计算过程。PCA是特征提取的重要方法

主成分分析法(PCA)思想和计算过程。PCA是特征提取的重要方法
https://www.eeworm.com/dl/542/427631.html
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其他书籍 本文首先简要回顾了人脸识别技术的研究背景及发展历程,对目前人脸特征提取与识别 的主要方法进行了分类总结。通过对各种特征提取与识别方法的分析与比较,总结了当前存在的技术困难,并展望了今后的研究趋势。

本文首先简要回顾了人脸识别技术的研究背景及发展历程,对目前人脸特征提取与识别 的主要方法进行了分类总结。通过对各种特征提取与识别方法的分析与比较,总结了当前存在的技术困难,并展望了今后的研究趋势。
https://www.eeworm.com/dl/542/430263.html
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数学计算 数值分析 很好很快的计算特征值和特征向量的方法

数值分析 很好很快的计算特征值和特征向量的方法,很实用
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