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OFFM矩对噪声有很好的鲁棒性。
标签: Fourier-Mellin 图像识别 中的应用
上传时间: 2015-01-03
上传用户:青春给了作业95
利用横向递归算法解决数据组合的问题, 比如数组为a, 长度为len, 横向递归 B display(a,len) b是二维数组,a是一维数组
上传时间: 2015-03-21
上传用户:tb_6877751
一个比较简单的算法程序。输入一些数,计算后按照矩阵的形式输出。设了三个数组a[],b[],c[]。分别实现c[]=a[]+b[],c[]=a[]-b[],c[]=a[]*b[]。
上传时间: 2015-03-23
上传用户:qilin
C++完美演绎 经典算法 如 /* 头文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展开C语言的内建函数指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量,在稍后章节再详解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函数,圆的面积 */ /* 将比较数值大小的函数写在自编include文件内 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的结果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序执行结果: 由小至大排序之后的结果:1 2 3 可将内建函数的include文件展开在自编的include文件中 圆圈的面积是=201.0619264
标签: my_Include include define 3.141
上传时间: 2014-01-17
上传用户:epson850
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,需要更少的训练语料,可以和其他网络其他理论无缝整合等。
上传时间: 2014-01-02
上传用户:zhaiyanzhong
针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足,本文提出了一种基于小生境进化算法(NEA)的非线性优选模型,探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较,表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点,并能在全局范围内有效搜索所有最优解。
上传时间: 2014-08-02
上传用户:ZJX5201314
ICTCLAS的JNI调用接口文件: Title:ICTCLAS Caller * <p>Description:do chinese word segmentation.don t change the pakage and CLASS name, orelse you can t use it. * 请不要改变包名、类名以及native的方法名,否则调用将失效。 * 由于ICTCLAS本身存在很多鲁棒性问题,调用segSentence时,string参数请保证不要过长或带有乱码。调用次数过多(如处理几十G的数据)会有可能造成内存溢出。 * 故基本只能用于较小规模数据(相对几十G来说)。 * 请运行时设置jvm足够的堆栈空间。
标签: ICTCLAS segmentation Description chinese
上传时间: 2014-01-25
上传用户:it男一枚
DCT域的嵌入程序,可以获得较高的鲁棒性,且嵌入秘密信息后的不可感知性也很好。
上传时间: 2014-12-01
上传用户:weixiao99
源代码\用动态规划算法计算序列关系个数 用关系"<"和"="将3个数a,b,c依次序排列时,有13种不同的序列关系: a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要将n个数依序列,设计一个动态规划算法,计算出有多少种不同的序列关系, 要求算法只占用O(n),只耗时O(n*n).
上传时间: 2013-12-26
上传用户:siguazgb
LCS(最长公共子序列)问题可以简单地描述如下: 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。给定两个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。例如,若X={A,B,C,B,D,B,A},Y={B,D,C,A,B,A},则序列{B,C,A}是X和Y的一个公共子序列,但它不是X和Y的一个最长公共子序列。序列{B,C,B,A}也是X和Y的一个公共子序列,它的长度为4,而且它是X和Y的一个最长公共子序列,因为X和Y没有长度大于4的公共子序列。 最长公共子序列问题就是给定两个序列X={x1,x2,...xm}和Y={y1,y2,...yn},找出X和Y的一个最长公共子序列。对于这个问题比较容易想到的算法是穷举,对X的所有子序列,检查它是否也是Y的子序列,从而确定它是否为X和Y的公共子序列,并且在检查过程中记录最长的公共子序列。X的所有子序列都检查过后即可求出X和Y的最长公共子序列。X的每个子序列相应于下标集{1,2,...,m}的一个子集。因此,共有2^m个不同子序列,从而穷举搜索法需要指数时间。
上传时间: 2015-06-09
上传用户:气温达上千万的