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情感识别

  • 电阻色环的识别

    能帮助电子爱好者联系电阻的色环识别

    标签: 电阻色环 识别

    上传时间: 2013-11-17

    上传用户:wfymay

  • 电子元器件识别(含图片)

    教小菜如何快速识别各种元件及其参数

    标签: 电子元器件 识别

    上传时间: 2013-10-23

    上传用户:helmos

  • 焊接元器件识别教程

    焊接元器件识别教程

    标签: 焊接 元器件识别 教程

    上传时间: 2013-11-20

    上传用户:ghostparker

  • 电阻色环的识别

    能帮助电子爱好者联系电阻的色环识别

    标签: 电阻色环 识别

    上传时间: 2013-10-28

    上传用户:czl10052678

  • 最新电阻色环的识别教程 软件下载

    色环电阻识别小程序V1.0--功能说明: 1、能直接根据色环电阻的颜色计算出电阻值和偏差; 2、能根据电阻值,反标电阻颜色; 3、支持四环、五环电阻计算; 4、带万用表直读数; 色环电阻识别小程序--使用说明: 1、选择电阻环数;(四环电阻或五环电阻) 2、如果是“色环转阻值”则:鼠标点击对应环的颜色,然后点按钮“色环→阻值” 3、如果是“阻值转色环”则:输入相应阻值、单位、精度,点按钮“阻值→色环” 国家标称电阻值说明: ★E6±20%系列:1.0、1.5、2.2、3.3、4.7、6.8 E12±10%系列:1.0、1.2、1.5、1.8、2.2、2.7、3.3、3.9、4.7、5.6、6.8、8.2、9.1 E24 I级±5%:1.0、1.1、1.2、1.3、1.5、1.6、1.8、2.0、2.2、2.4、2.7、3.0、3.3、3.6、3.9、4.3、4.7、5.1、5.6、6.2、6.8、7.5、8.2、9.1 使用注意事项: 1、请不要带电和在路测试电阻,这样操作既不安全也不能测出正确阻值; 2、请不要用手接触到电阻引脚,因为人体也有电阻,会使测试值产生误差; 3、请正确选择万用表的档位(电阻档)和量程(200、20K、2M量程)

    标签: 最新电阻色环的 教程 识别

    上传时间: 2013-11-24

    上传用户:tou15837271233

  • 电子元器件识别(含图片)

    电子元器件识别(含图片)

    标签: 电子元器件 识别

    上传时间: 2013-11-06

    上传用户:ysystc699

  • 基于Gabor的特征提取算法在人脸识别中的应用

    针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种新的基于Gabor的特征提取算法,利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征。然后对得到的高维特征采用PCA进行初次降维,再利用LDA实现再次降维,得到最终的特征向量。在ORL和YALE人脸库上的实验验证了该算法的有效性。

    标签: Gabor 特征提取 人脸识别 中的应用

    上传时间: 2013-12-14

    上传用户:alex wang

  • 基于Fisher判别的人脸识别方法研究

    人脸特征是最自然直接的生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用,已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近年来,在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。文中阐述了应用Fisher 判别法在人脸图像样本分类方面的运用。在标准数据库ORL人脸库和Yale人脸数据库上仿真的试验结果证实了方法的有效性和稳定性。

    标签: Fisher 判别 人脸识别 方法研究

    上传时间: 2013-12-04

    上传用户:qq527891923

  • 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,使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性,该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。

    标签: 图像检索 地标识别

    上传时间: 2013-12-29

    上传用户:CSUSheep

  • 基于神经网络的超声导波管道缺陷识别

    研究了超声导波进行长距离在役管道检测技术, 并利用人工神经网络进行管道缺陷的智能识别, 通过超声导波设备进行了管道缺陷检测实验, 从原始检测数据的信号处理结果中提取出了样本特征值, 并建立和训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。

    标签: 神经网络 超声导波 缺陷识别

    上传时间: 2014-01-24

    上传用户:梧桐