本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和全部论文资料
上传时间： 2015-04-18
上传用户：jiahao131
在文本分类中对测试集进行测试后求得分类的准确率。
上传时间： 2015-04-28
上传用户：youmo81
基于词典的最大分词算法 达到很好的分词准确率
上传时间： 2016-06-04
上传用户：Breathe0125
模拟煺火算法,学人工智能的时候写的一个小程序,准确率还是很高的.
上传时间： 2014-08-17
上传用户：nairui21
目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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为了解决现有环形线圈车检器在工程应用中出现的误检问题，尤其是对同一辆大车的多次误触发问题，本文深入研究导致误检现象的具体原因，并在这基础上提出了一套软硬件的解决方法，以减少误触发现象，提高检测的准确率。 为了方便测量与调试，本文设计了一个PC端软件。它与实验室原有的频率采集工具一块配合工作，能实时而直观地察看车检器的工作状况，从而有利于实验数据的采集与问题分析。通过实验分析，本文总结了误检现象的若干情形，以及导致误检问题的主要原因。 针对上述分析的发现—车检器采用的单一阈值法不能适应复杂的应用环境，本文对检测算法作了改进：对车辆到达的检测，仍采用单一阈值法；对车辆离开的检测，则采用平坦性判定法。后者利用了在车辆离开时，线圈频率从非平坦变为平坦这一特征。它有简单、易移植和防误检的特点。 为了从应用层面解决问题，本文设计了一种基于改进算法的车检器。与同类车检器相比，它除了集成上述车检算法外，还提供一个RS-232的测试端口，按一定的数据协议与PC端的诊断软件通讯，能够帮助现场测试工作的开展。 本文还利用了新车检器做了两组的实验：实验室环境与高速公路车辆检测现场环境下的实验。第一组验证了改进算法的防误检性能，并计算它的检测延迟。其中检测延迟的计算，有助于协调车辆检测系统中线圈、车检器与摄像头三者间的工作。第二组验证了新车检器的检测性能，包括识别和延迟两方面内容。两组实验结果都证实了改进算法的实用价值。
上传时间： 2013-06-16
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涡流无损检测技术作为五大常规无损检测技术之一，不仅能够探测导体表面的涂层厚度，材料成分，组织状态以及某些物理量和机械量，还能检测材料或构件中是否有缺陷并判断缺陷的形状、大小、分布、走向。脉冲涡流无损检测技术因其激励信号的频域特点，具有有效率高，检测准确的特性，因而有着广泛的应用前景。 用无损检测方法进行钢铁材质检测的研究工作取得了大量成果，然而对于钢材及其制品的混料、硬度和裂纹质量检测还存在许多难题，如用传统检测方法检测齿轮毛坯的硬度效果不够理想，而且人工记录方法较慢。 本文以涡流检测技术理论为基础，系统地分析了脉冲涡流检测的基本理论。在此基础上设计了一套用于检测钢铁材硬度的脉冲涡流检测仪器。该脉冲涡流检测系统可分为硬件、软件两个子系统。整个系统由激励源、涡流传感器、数据处理、结果显示这四个主要部分组成。在涡流探伤中，影响涡流的因素很多，产生大量噪声使得信号分析相对困难。系统以FPGA为开发平台，使得信号激励和信号的采集可以在同一电路中实现，从而提高了信号处理的精确性，接着利用主成分分析方法去除噪音，提取信号的特征值，建立回归方程，利用最小二乘法实现对钢铁材质硬度的测量。实验结果表明，以FPGA为开发平台，采用脉冲涡流激励的方式及相关的脉冲涡流的主成分分析处理方法，使钢铁材质硬度的判别准确率有了很大提高。
上传时间： 2013-04-24
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·详细说明：C#环境的车牌认别系统源代码和30张测试图片；本程序对以上的30汽车图片的认别定位分割等准确率达至100％。文件列表: sample ......\App.ico ......\AssemblyInfo.cs ......\bin ......\...\Debug ......\...\Release &
上传时间： 2013-07-11
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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能，故障诊断准确率更高。
上传时间： 2013-10-31
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提出了一种基于相关分析的飞机目标识别方法。该方法利用飞机图像低频和高频部分合成滤波器模板，能达到很高识别率与很低的等错率。该研究旨在提高飞机识别的准确率和降低出错率，采用一种基于相关分析的飞机目标识别方法。该方法通过对采集的飞机图像做去除背景、降噪、图像增强、二值化和归一化处理，将飞机图像低频和高频部分合成滤波器模板，通过特征比对达到识别飞机的目的。利用Matlab 7.0做10种飞机的识别实验，得出了95.47%识别率和0.04%等错率的结论，识别率和等错率均优于不变矩法、三维识别方法、基于小波分析和矩不变量的方法，印证了笔者提出的基于相关分析的飞机目标识别方法的优越性。在飞机图像数据库上的实验结果表明，该方法是可行的。
上传时间： 2013-11-03
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