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圖像特征提取

  • 紋理特征提取代碼

    MATLAB紋理特征提取代碼,f為輸入的圖像,必須為灰度圖像。因為紋理特征提取是灰度的紋理特征。

    標簽: 紋理特征 代碼

    上傳時間: 2018-10-11

    上傳用戶:duduqingily

  • 用python進行圖片處理和特征提取

    圖片處理和圖片特征提取一直是圖像識別的重點研究方向,采用python進行圖片處理和圖片特征提取非常有效方便

    標簽: python 圖片處理 特征提取

    上傳時間: 2018-11-01

    上傳用戶:mm135134

  • 基于增強算子的污染土雷達圖像特征提取仿真

    基于增強算子的污染土雷達圖像特征提取仿真這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!

    標簽: 圖像特征提取 雷達

    上傳時間: 2021-10-29

    上傳用戶:trh505

  • HHT方法在探地雷達回波信號特征提取上的應用

    探地雷達回波信號是一種非平穩非線性信號,其中不僅包含地下埋藏物的目標信號,還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號,給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析,提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明,用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響,該方法是可行而有效的,為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

    標簽: HHT 探地雷達 回波信號 特征提取

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:hjkhjk

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理,包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明,上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快,能達到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。

    標簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 字符特征提取和單片機顯示

     利用Matlab軟件編寫了程序提取了的任意大小的字母和漢字的顯示特征,給出了對應的圖像矩陣,并將讀取的二值矩陣轉換為單片機能識別的16進制數字代碼,通過單片機構建電路實現字母和漢字的顯示。提取字母可以改變大小和形狀,達到動態顯示字母大小和流動變換顯示的效果,提高顯示設備觀賞價值,可以提高人們對重要信息的注意。

    標簽: 字符特征提取 單片機

    上傳時間: 2013-11-13

    上傳用戶:lijinchuan

  • 基于特征提取與認證的彩色圖像人臉檢測

    在深入的對頻譜臉法和Fisherface方法進行研究后,綜合這兩種方法的優點,提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識別新方法。頻譜臉方法主要是采用二維小波變換和傅立葉變換。因為人臉圖像的低頻部分對人臉的表情變化是不敏感的,所以對人臉圖像使用二維小波變換,提取人臉圖像的低頻部分。對人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換,從而獲得原人像的一個低維空間的表達。但是頻譜臉特征維數仍然較高,所以在頻譜臉法的基礎上繼續提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征,降低特征的維數,提高識別效率。利用人臉面部構造產生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,進而根據眼睛和嘴巴構成三角形模板的特性,精確定位人臉在圖像中的位置。實驗結果表明,這種結合膚色和面部特征的算法,能夠對人臉進行較快速、準確的定位,而且結果比較穩定可靠。

    標簽: 特征提取 彩色圖像 人臉檢測

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:zhf01y

  • 人臉特征識別運用VC++編程實現

    ·詳細說明:人臉特征識別運用VC++編程實現,包括圖像提取,預處理和特征提取等,最終實現人臉識別的功能。

    標簽: VC 人臉 特征識別 編程實現

    上傳時間: 2013-05-31

    上傳用戶:建建設設

  • 人臉識別技術的幾個主要研究方向,計算機人臉識別是指基于已知的人臉樣本庫,利用計算機分析圖像和模式識別技術從靜態或動態場景中,識別或驗證一個或多個人臉。通常識別處理后可得到的基本信息包括人臉的位置、尺度

    人臉識別技術的幾個主要研究方向,計算機人臉識別是指基于已知的人臉樣本庫,利用計算機分析圖像和模式識別技術從靜態或動態場景中,識別或驗證一個或多個人臉。通常識別處理后可得到的基本信息包括人臉的位置、尺度和姿態信息。利用特征提取技術還可進一步抽取出更多的生物特征(如:種族、性別、年齡..) 。計算機人臉識別是目前一個非常活躍的研究課題,它可以廣泛應用于保安系統、罪犯識別以及身份證明等重要場合。雖然人類對于人臉的識別能力很強,能夠記住并辨識上千個不同的人臉,可是對于計算機則困難多了,其表現在:人臉表情豐富;人臉隨年齡的增長而變化;發型、胡須、眼鏡等裝飾對人臉造成的影響;人臉所成圖像受光照、成像角度以及成像距離等影響。

    標簽: 人臉 計算機 人臉識別技術 人臉識別

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:CSUSheep

  • 針對目前的基于特征的圖像檢索中沒有有效地結合圖像中對象空間信息的問題

    針對目前的基于特征的圖像檢索中沒有有效地結合圖像中對象空間信息的問題,提 出了一種新的融合了顏色、空間和紋理特征的圖像特征提取及匹配方法。為了減少時間 間復雜度,首先通過基于普通顏色直方圖的檢索得到初始圖像集合,然后根據提出的結合空間、紋理特征加權度量對初始圖像集合再進行檢索,從而得到最后更符合要求的相似圖象

    標簽: 特征 圖像檢索 對象 結合圖

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:wang5829

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