基于图像检索的地标识别系统
设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征，帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配，然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式，使得检索效率比...
鲁棒控制器技术资料
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以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。由于工况变动、外部干扰以及建模误差的缘故实际工业过程的精确模型很难得到，而系统的各种故障也将导致模型的不确定性。因此，可以说模型的不确定性在控制系统中广泛存在！
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查看全部5602个资源 »二代证人脸识别的多姿态虚拟样本生成方法
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...
基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测
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...
Fourier-Mellin矩在图像识别中的应用
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...
基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力
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...
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