论文设计了一种FPGA结构描述方法，解决了FPGA建模问题。FPGA结构描述方法包含逻辑单元信息，互连线信息等10部分。当采用不同的FPGA芯片进行布局布线时，只需要使用结构描述方法重新定义这种FPGA芯片的结构，不需要改变布局布线工具。 为了配合FPGA编程下载，论文改进了划分网表算法，能够生成LUT配置信息文件。改进了布局布线算法，能够支持更多的商用FPGA结构特征，开发的布局布线工具在可布通性上和VPR接近，布局阶段能够减少21％的逻辑单元交换次数，它在布局布线之后生成内部连接信息，布局信息和布线信息。这些信息提供给布局布线的下一阶段编程下载必要的支持，可以生成位流文件下载到FPGA中。
上传时间： 2013-07-29
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·摘要： 为解决人脸检测实时性问题,提出了基于DSP实现人脸检测算法.改进了AdaBoost人脸检测算法,在层次型AdaBoost检测算法的基础上,改进了特征定义方式,提出模糊层次型人脸检测器结构.介绍了TI公司的DSP芯片及其外围电路,描述了系统中各个模块的工作流程.最后,阐述了利用CCS对DSP程序进行优化.实验结果表明,在输入图像大小为256×256像素的条件下,检测速度达到每秒2
上传时间： 2013-04-24
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计算机辅助甲骨拓片缀合，是整理甲骨碎片的一种新技术。提出了一种甲骨文拓片计算机辅助缀合方法。甲骨文拓片图像缀合过程主要包括图像的预处理和边界匹配两个主要步骤。其中，边界匹配是进行缀合的关键技术，提出一种从提取甲骨文拓片轮廓线出发，融合甲骨拓片本身特点，通过边界特征来判断两个轮廓是否匹配来达到拓片缀合的目的，实现了基于计算机辅助的甲骨拓片缀合算法。通过多幅拓片图像实验，验证了所提方法的有效性。
上传时间： 2013-10-21
上传用户：dazhihui66
针对SIFT算法复杂程度高，实时性差，在维数较高的图像配准中并不实用的问题，提出了一种基于线性鉴别分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量，然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验，实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时，实时性要优于传统的SIFT算法，其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。
上传时间： 2013-10-13
上传用户：392210346
SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点，也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法，来提高SIFT特征匹配效率，缩短匹配时间，提高SIFT算法的实时性。实验结果表明，该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时，可以减少运算时间。
上传时间： 2013-10-28
上传用户：zhangzhenyu
总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。
上传时间： 2014-11-30
上传用户：wbwyl
提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析算法。该算法提取了15个具有良好分类特性的特征参数，输入构建的LS-SVM分类器，以达到检测载密图像的目的。实验结果表明，该算法的检测正确率较高，检测速度快，能够实现针对各类JPEG载密图像的有效检测。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：dddddd55
为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布，使特征采样点尽可能集中于目标区域，基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来，计算用于特征采样的概率分布图，使用硬编码方式对区域特征进行编码，导致量化误差较大。改进的算法使用局部约束性编码代替硬编码，并且使用更为精确的后验概率计算方式以及空间金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010两个数据集上进行实验，平均精度比随机选取的特征采样方法能够提高约0.5%，验证了算法的有效性。
上传时间： 2013-10-24
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传统多模态生物特征识别方法当出现生物特征缺失时，识别性能会明显下降。针对此问题，提出一种融合人脸、虹膜和掌纹的自适应并行结构多模态生物识别方法。该方法在设计融合策略时，考虑到所有可能的输入缺失，构造并行结构的融合函数集，在实际应用时根据输入状态自适应的选择融合策略进行识别。实验仿真结果表明该方法既可提高识别可靠性又可实现当有生物特征缺失时的性能稳定。
上传时间： 2013-11-02
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提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，能够选择出较优秀的特征子集。
上传时间： 2013-11-16
上传用户：erkuizhang
