现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法,即首先将图像转换为一维向量,再用主分量分析(PCA),Fisher线性鉴别分析(LDA),Fisherfaces式核主分量分析(KPCA)等方法抽取特征,然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高,计算量大,协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足,提出了二维的图像特征抽取方法,计算量小,协方差矩阵一般是可逆的,且识别率较高。
标签: 特征
上传时间: 2014-11-29
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JAVA基础doc1、面向对象的特征有哪些方面 1.抽象: 抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一部分,暂时不用部分细节。抽象包括两个方面,一是过程抽象,二是数据抽象。 2.继承: 继承是一种联结类的层次模型,并且允许和鼓励类的重用,它提供了一种明确表述共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生,这个过程称为类继承。新类继承了原始类的特性,新类称为原始类的派生类(子类),而原始类称为新类的基类(父类)。派生类可以从它的基类那里继承方法和实例变量,并且类可以修改或增加新的方法使之更适合特殊的需要。 3.封装: 封装是把过程和数据包围起来,对数据的访问只能通过已定义的界面。面向对象计算始于这个基本概念,即现实世界可以被描绘成一系列完全自治、封装的对象,这些对象通过一个受保护的接口访问其他对象。 4. 多态性: 多态性是指允许不同类的对象对同一消息作出响应。多态性包括参数化多态性和包含多态性。多态性语言具有灵活、抽象、行为共享、代码共享的优势,很好的解决了应用程序函数同名问题。
上传时间: 2014-09-11
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此代码采用C++Builder 编写,提取断路器电流信号的特征,并计算相关参数!
上传时间: 2015-10-17
上传用户:leixinzhuo
FPEXTRACTDEMO 指纹特征提取演示程序 一个完整的指纹特征提取程序。包括常用的所有算法... 选项: - Centralize: 二值化图像,计算中心点 - Crop: 图像修剪 - Sectorize: 可视化扇形 - Normalize: 归一化输入图像 - Gabor filters: 可视化Gabor滤波器 - Convolute: 计算输入图像和Gabor滤波器的convolution - Features: 特征可视化 - FingerCode: 在数据库中加入该指纹 - Check: 指纹匹配
标签: FPEXTRACTDEMO Centralize 指纹 特征提取
上传时间: 2015-12-13
上传用户:zhanditian
为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系 在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000 幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。
上传时间: 2014-01-04
上传用户:comua
Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹理图像进行检索,本文方法比传统小波方法的平均检索查准率高出约2%到10%不等。实验结果表明,该方法改进了导向纹理的描述
标签: Contourlet ontourlet 方向 系数
上传时间: 2016-02-20
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计算机常用数值计算算法与程序(C++),主要用于科学计算中的复数运算,多项式与连分式计算,矩阵运算,矩阵特征值与特征向量的计算,线性方程组求解,非线性方程(组)求解,插值,数值积分,常微分方程(组)求解,数值拟合与逼近,数据处理与回归分析,极值等。
上传时间: 2016-09-21
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由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的准则,大大提高了匹配的准确率.通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光 图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高、稳定性好.
上传时间: 2016-10-21
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对多机电力系统进行小干扰稳定分析 可以计算特征值,特征向量
上传时间: 2014-01-24
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研究了基于块填充的图像修复算法,修复图像的质量容易受到待修复区域边界像素修 复顺序的影响,通过分析待修复区域像素点所在模块的图像特征,改进了填充算法的优先权, 分别是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的优先权计算方法的改进。实验结果证实了文中 所介绍算法能有效提高重建图像的感知质量。
上传时间: 2016-11-26
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