头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法，并根据头肩的对称性特点，提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后，接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明，本文的方法取得了80%~90%的准确率，并且完全可以用于实时处理。
标签： Joint HOG 特征 复杂场景
上传时间： 2013-11-13
上传用户：weareno2
探讨了radon变换在低信噪比图像特征检测的适用性!分析了radon变换变换的优势与不足!并从信息融合的角度出发!提出了radon变换补充的应用策略!对低信噪比的机场跑道图像进行了验证!显示出较好的检测效果.
标签： radon 变换 低信噪比 图像
上传时间： 2015-01-03
上传用户：herog3
在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后，综合这两种方法的优点，提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的，所以对人脸图像使用二维小波变换，提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高，所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征，降低特征的维数，提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性，精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明，这种结合肤色和面部特征的算法，能够对人脸进行较快速、准确的定位，而且结果比较稳定可靠。
标签： 特征提取 彩色图像 人脸检测
上传时间： 2013-10-09
上传用户：zhf01y
基于matlab的几个kalman滤波以及多传感器融合和wk算法的程序
标签： matlab kalman 滤波 多传感器融合
上传时间： 2015-01-06
上传用户：wkchong
特征值和特征向量的计算,每种算法都用c++以函数形式实现
标签： 特征 向量 函数 计算
上传时间： 2015-01-12
上传用户：小码农lz
Bayes滤波器算法,c++语言实现,Visual Studio.net下实现,2003年8月修正版本,用于数据融合算法
标签： Visual Studio Bayes 2003
上传时间： 2015-01-13
上传用户：小鹏
java安全的api和java安全的特征
标签： java api 特征
上传时间： 2014-01-09
上传用户：wqxstar
矩阵特征值与特征向量的计算
标签： 特征 矩阵 向量 计算
上传时间： 2015-02-02
上传用户：busterman
特征提取技术。这种技术以传统的建模方式为前提，对于产生的模型的几何、拓扑等信息加以分析以提取其特征信息，这种技术一般多采用人工智能及模式识别等方面的知识。
标签： 特征 提取技术 建模 方式
上传时间： 2015-02-12
上传用户：康郎
雅可比过关法求实对称矩阵特征值与特征向量
标签： 特征 对称 向量 矩阵
上传时间： 2014-01-13
上传用户：jeffery
