驾驶人场地驾驶技能考试需要实时检测考车在场地中的位置及其与场地标志、标线、测试物之间的距离，针对这一要求，本文基于RTK GPS定位技术，采用二点定位法，对考车的位置和姿态进行精确测量，进而求出考车车身上任意一点的位置，结合测绘得到的考场电子地图，求出考车车身与场地上任意一点的距离，实现场地驾驶技能考试的自动检测。本文给出该方法工作原理和具体应用。
上传时间： 2013-11-09
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针对人脸识别中的特征提取问题，提出一种新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征。然后对得到的高维特征采用PCA进行初次降维，再利用LDA实现再次降维，得到最终的特征向量。在ORL和YALE人脸库上的实验验证了该算法的有效性。
上传时间： 2013-12-14
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人脸特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用，已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近年来，在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。文中阐述了应用Fisher 判别法在人脸图像样本分类方面的运用。在标准数据库ORL人脸库和Yale人脸数据库上仿真的试验结果证实了方法的有效性和稳定性。
上传时间： 2013-12-04
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人脸图像检测在实际运行中，复杂的背景、和人脸选择位置与大小都会影响到人脸识别率。为了克服这些因素并减少环境的干扰，设计了一种人脸图像检测与正规化的方法，详细论述了实现的关键技术。通过实验表明，人脸图像识别率和速度都有很大的改善，满足了实际环境中实时处理的需要。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：大三三
位置敏感探测器PSD（Position Sensitive Detector PSD）具有位置分辨精度高（可达1～2 μm）、输出实时性好（响应时间约几微秒）、系统简洁的特点，在位置探测及相关领域内获得了广泛的应用；但PSD的输出信号小，易受到电路噪声的影响，若要充分发挥其性能，则需要高精度、高稳定度、低噪声的测量电路。针对PSD这种较高的使用要求，通过对其等效模型的分析，找到了影响位置分辨精度的主要因素，并提出了一种新形式的测量电路，减少了测量电路级数，降低了电路的噪声以及测量电路内部的漂移，同时具有对位置测量非线性的校正功能。采用上述原理以S1880 PSD建立的位置测量系统的位置分辨达到2～3 μm。
上传时间： 2013-11-06
上传用户：skhlm
基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算，首先采用成本较低的单摄像机单目视觉系统，对摄像机监控范围内的空间进行三维建模，便于对其监控范围内的各种物体进行距离测算与三维尺寸测算；接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。文中提出的基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设施的监控方面有广大的应用前景。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：chens000
检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
上传用户：虫虫虫虫虫虫
研究了超声导波进行长距离在役管道检测技术, 并利用人工神经网络进行管道缺陷的智能识别, 通过超声导波设备进行了管道缺陷检测实验, 从原始检测数据的信号处理结果中提取出了样本特征值, 并建立和训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。
上传时间： 2014-01-24
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使用第二代身份证照片作为训练样本进行人脸识别属于典型的单样本问题，由于没有充分数量的训练样本，会造成常规的人脸识别算法识别率低下，甚至无效的问题。为此采用虚拟样本生成方法，并针对遇到姿态变化较复杂的人脸时，识别率不高的问题，提出了一种新的多姿态的虚拟样本生成方法，通过模拟人脸侧向旋转、俯仰和立体旋转等增加有效的训练样本，再使用鲁棒性较好的HMM进行人脸识别。在自建的身份证人脸库上进行测试，实验结果显示，该方法在一定程度上减弱了人脸姿态的变化对识别率的影响，并取得了较好的识别效果。
上传时间： 2013-10-17
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在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后，综合这两种方法的优点，提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的，所以对人脸图像使用二维小波变换，提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高，所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征，降低特征的维数，提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性，精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明，这种结合肤色和面部特征的算法，能够对人脸进行较快速、准确的定位，而且结果比较稳定可靠。
上传时间： 2013-10-09
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