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鲁棒性是衡量电子系统在面对外部干扰或内部参数变化时保持性能稳定的关键指标，广泛应用于通信、控制及信号处理等领域。掌握鲁棒性设计原则对于提升产品可靠性至关重要。本页面汇集了3495个精选资源，涵盖理论分析、案例研究与实践指南，帮助工程师深入理解并应用鲁棒性技术，优化设计方案，确保系统在复杂多变环境下仍能高效运行。立即探索，开启您的专业成长之旅！

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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...

📅 👤 hanwu
人脸识别 多姿态 虚拟样本

 针对目标和背景具有空间连续性的特点，提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度，在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性；然后构造马尔科夫随机场，提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法，通...

📅 👤 solmonfu
核密度估计 随机场 运动目标检测

为了验证Fourier-Mellin矩图像识别中的识别能力，本文研究了其在两种坐标下的计算和重建效果、抗噪性试验。在笛卡尔坐标下，图像重建直接计算，不必转换为极坐标，避免极坐标在了转换时产生的几何和计算误差，试验表明：笛卡尔坐标下，Fourier-Mellin矩的重建比极坐标下更精确，并且OFF...

📅 👤 青春给了作业95
Fourier-Mellin 图像识别 中的应用

基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更...

📅 👤 zhaiyanzhong
GMM PNN 概率神经网络

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