近邻
共 111 篇文章
近邻 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 111 篇文章，持续更新中。
图像旋转
对一幅图像进行旋转，自定义旋转函数，并通过最近邻域法进行插值。
基于多DSP的遥感图像压缩系统
·摘要： 遥感图像数据量大,而且不断增加,一般要求实时处理.针对这一特点,提出了基于4-DSP的积木式硬件体系结构来解决这一问题,并设计实现了高性能的遥感图像压缩原理样机.充分利用近邻居、远邻居和父子系数间的多种相关性进行预测,压缩算法性能优于SPIHT和JPEG2000,并被移植到原理样机上.最后,指出了系统应改进的方向.
基于加权小波分解和PCA的人脸识别
·摘 要:小波分解可以大幅度降低人脸图像的维数,图像的基本信息不丢失,可以很好地表征人脸特征.用低频分量和加权高频分量分别结合PCA进行特征提取,分别计算待测试人脸与低频、高频训练人脸的欧式距离,加权计算出新的距离系数,然后利用k-近邻法分类.实验表明此方法的识别率高、训练的时间短.[著者文摘]
KSLPP：新的人脸识别算法
·摘 要:针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间,通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息,提取人脸的非线性特征.采用最小近邻分类器估算识别率.采用AT＆T人脸库以及Yale人脸库,对该方法进行了测试.结果表明,与Eigenface、Fisherface以及Laplacianface等
一种新的正交保局投影人脸识别方法
·摘 要:针对人脸识别中判别特征的提取问题，提出了一种新的人脸识别算法-Schur正交保局投影（Schur-OLPP）。该方法在保局投影（LPP）的基础上引入Schur分解，求取最佳正交投影矩阵，充分提取样本的判别特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AR人脸库的测试结果表明，在姿态、光照、表情、时间变化的情况下，Schur-OLPP都具有较好的识别率。[著者文摘]
基于小波变换和奇异值分解的剪纸纹样识别
·摘要： 针对民间传统剪纸艺术的计算机创作问题,在分析剪纸艺术特点的基础上,提出一种基于小波变换和奇异值分解的剪纸纹样识别方法.首先对剪纸纹样图像进行归一化和二值化处理,然后应用小波变换提取剪纸纹样图像的低频分量并进行奇异值分解,最后通过对奇异值进行归一化和降维处理作为最终的特征向量,利用最近邻分类器进行模式识别.实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声干扰,较好的识别有一定艺术夸张变形
多尺度多特征仿生人脸识别
·摘 要:本文使用Daubechies正交小波变换对人脸图像进行二次小波分解：首先对第二次小波变换低频子图像进行PCA分析。运用邻域法进行分类得到距离隶属度。利用模糊分析提取出候选样本，对候选样本第一次小波变换的低频子图像进行PCA分析，运用最近邻域法进行分类得到最终识别结果。实验表明：小波变换预处理得到多尺度多特征；分类结果之间具有一定的互补性，同时可以提高分类性能。[著者文摘]
增强联系鉴别分析及在人脸识别中的应用
·摘 要:针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中。该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类。在AT＆T和Yale人脸图像数
期刊论文：基于模糊K—近邻规则的多谱磁共振脑图像分割方法的研究
·期刊论文：基于模糊K—近邻规则的多谱磁共振脑图像分割方法的研究
基于二维广义主成分分析的人脸识别
·摘 要:针对人脸识别中的特征提取问题，提出了一种基于二维广义主成分分析（2DIMPCA）的人脸识别方法．有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量，该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次广义主成分分析（IMPCA）运算，消除了人脸图像行和列的相关性，大大压缩了特征的维数．选用二维最小近邻分类法进行分类，计算识别率．在AT＆T人脸库以及Y
基于SVM信息融合的图像识别与并行实现
·摘要： 提出用支持向量机(SVM)融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别,即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示.在用SVM进行特征提取时,提出一种高效的方案选择投影轴.在提取各种特征表示后,对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别,最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别.并且针对目前还没有硬件实现情况,提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构
基于RBF神经网络的火灾探测器模型研究
针对目前火灾探测技术难以满足实际需要的问题，在分析RBF 网络结构特点及最近邻聚类学习算法的基础上，提出用RBF 神经网络建立火灾探测器模型，以火灾初期实验得到的环境温度、烟雾浓度、CO 含量为输入，
移动对象历史轨迹的连续最近邻查询算法
提出一种直接在原始时空坐标系下对一维移动对象的历史轨迹进行连续最近邻查询的算法，给出相关的定义与定理，通过分析轨迹之间的交点及轨迹线段单调性等特征，利用以前所求得的最近邻结果信息进行连续最近邻的查询判
基于Hilbert曲线的近似k-最近邻查询算法
在低维空间中R树的查询效率较高，而在高维空间中其性能急剧恶化，降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性，该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN，分析近似k-最近邻
改进的共享型最近邻居聚类算法
<P>聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义，并且当数据的维增加时，其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN，提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN，并将RSNN应用于高速公路交
基于信任因子的协同过滤推荐算法
传统协同过滤算法最后的预测值是用户最近邻评价的加权平均值，过于强调相似度的作用。除相似度以外，信任也是影响推荐结果的因素之一。该文提出以用户的评价个数和为他人提供推荐的次数为要素的可计算的信任模型与算
基于子空间样本选择的最近凸包分类器
最近邻凸包分类器需要求解测试样本到训练集凸包距离的凸二次规划问题，对于训练集规模较大的情况，有必要在分类之前进行适当的样本选择。为此该文提出基于子空间样本选择的最近凸包分类方法。该方法首先采用子空间样
一种用于点模式匹配的改进型谱方法
利用谱方法进行点模式匹配的主要问题是对点的位置噪声比较敏感。为了提高谱方法对噪声的鲁棒性，该文在表示矩阵的构建过程中采用高斯加权的近邻矩阵对要匹配的点模式进行描述，提出一种新的符号校正方法，利用点的属
图像缩放算法研究及其FPGA实现.rar
图像缩放在图像处理领域中，发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换，都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展，利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。 图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性，在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足，出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成2k倍数插值，无法真
基于射频识别RFID技术室内定位系统研究
<p>随着移动计算和嵌入式系统的高速发展，人们对位置感知的兴趣日趋浓厚，因此定位服务系统也受到越来越多的关注。全球定位系统（GPS）是目前应用最为广泛的定位系统，然而，在室内等用户无法与轨道卫星保持视距的场合，GPS系统定位精度不高，甚至失效，为了提高室内定位的精度，人们采用了红外线定位、超声波定位、无线局域网定位、射频识别（RFID）定位等技术。与其他技术相比，射顿识别技术具有非接触、非视距、传