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局部特征

  • 兩種SVM特征選擇方法

    兩種SVM特征選擇方法,用PPT詳細(xì)的闡述了作者的思路和實(shí)驗(yàn)情況,非常清除明白。

    標(biāo)簽: SVM 特征選擇

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶(hù):chongcongying

  • defectvirusbytheiract 基于程序行為特征的病毒檢測(cè)技術(shù)與應(yīng)用

    defectvirusbytheiract 基于程序行為特征的病毒檢測(cè)技術(shù)與應(yīng)用

    標(biāo)簽: defectvirusbytheiract 程序 特征 檢測(cè)技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-12-24

    上傳用戶(hù):hzy5825468

  • 該函數(shù)根據(jù)待待配準(zhǔn)圖象中的特征點(diǎn)位置在基準(zhǔn)圖象中尋找配準(zhǔn)特征點(diǎn)

    該函數(shù)根據(jù)待待配準(zhǔn)圖象中的特征點(diǎn)位置在基準(zhǔn)圖象中尋找配準(zhǔn)特征點(diǎn),并將配準(zhǔn)的特征點(diǎn)位置返回。在配準(zhǔn)的過(guò)程中,采取的是塊配準(zhǔn)的方法進(jìn)行配準(zhǔn)

    標(biāo)簽: 圖象 函數(shù) 特征 點(diǎn)位

    上傳時(shí)間: 2015-09-30

    上傳用戶(hù):woshiayin

  • 人耳識(shí)別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開(kāi)始興起的一種生物特征識(shí)別技術(shù)

    人耳識(shí)別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開(kāi)始興起的一種生物特征識(shí)別技術(shù),與其它生物特征識(shí)別技術(shù)比較具有以下幾個(gè)特點(diǎn):(1)與人臉識(shí)別方法比較,耳識(shí)別方法不受面部表情、化妝品和胡須變化的影響,同時(shí)保留了面部識(shí)別圖象采集方便的優(yōu)點(diǎn),與人臉相比,整個(gè)人耳的顏色更加一致、圖像尺寸更小,數(shù)據(jù)處理量也更小。(2)與指紋識(shí)別方法比較,耳圖象的獲取是一種被動(dòng)方式,即通過(guò)非接觸方式獲取耳圖像,不存在通過(guò)接觸傳染疾病的機(jī)會(huì),因此,其信息獲取方式具有容易被人接受的優(yōu)點(diǎn)。(3)與虹膜識(shí)別方法比較,首先,由于人臉和頭發(fā)的存在,需要在耳識(shí)別過(guò)程中增加一個(gè)耳區(qū)域定位步驟,這并不影響耳特征的提取,而眼毛對(duì)虹膜的遮擋將直接影響虹膜特征的提取。頭發(fā)對(duì)于耳的遮擋可以容易地避免,而眼毛對(duì)于虹膜的遮擋是生理結(jié)構(gòu)決定的,也是難以避免的。其次,就目前的技術(shù)而言,虹膜采集需要測(cè)試者與采集裝置之間的位置在機(jī)器發(fā)出的語(yǔ)言提示下進(jìn)行不斷地調(diào)整,同時(shí)要瞪大眼睛,使虹膜盡可能暴露,初試者通常要反復(fù)多次調(diào)整才能夠達(dá)到要求,而耳采集方式與臉采集方式基本相同,測(cè)試者很容易達(dá)到拍攝圖象的要求條件。最后,虹膜采集裝置的成本要高于耳采集裝置。

    標(biāo)簽: 人耳識(shí)別 生物特征識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶(hù):壞壞的華仔

  • 灰度空間共現(xiàn)矩陣(SGLD)是著名的提取目標(biāo)紋理的特征

    灰度空間共現(xiàn)矩陣(SGLD)是著名的提取目標(biāo)紋理的特征,已經(jīng)成功地應(yīng)用于人臉檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)中。大家可研究此MAtlab代碼,在實(shí)用中轉(zhuǎn)化為C代碼使用。

    標(biāo)簽: SGLD 灰度 矩陣 特征

    上傳時(shí)間: 2014-09-02

    上傳用戶(hù):Ants

  • 人臉識(shí)別中的特征臉計(jì)算

    人臉識(shí)別中的特征臉計(jì)算,基于PCA的,應(yīng)該會(huì)有些用~

    標(biāo)簽: 人臉識(shí)別 特征 計(jì)算

    上傳時(shí)間: 2015-10-03

    上傳用戶(hù):zl5712176

  • 特征選擇算法的java 實(shí)現(xiàn),并且使用Jfreechart實(shí)現(xiàn)圖形顯示

    特征選擇算法的java 實(shí)現(xiàn),并且使用Jfreechart實(shí)現(xiàn)圖形顯示

    標(biāo)簽: Jfreechart java 特征選擇 圖形顯示

    上傳時(shí)間: 2013-12-25

    上傳用戶(hù):qunquan

  • 特征選擇算法的改進(jìn)...比較實(shí)踐證明是個(gè)優(yōu)秀的算法

    特征選擇算法的改進(jìn)...比較實(shí)踐證明是個(gè)優(yōu)秀的算法

    標(biāo)簽: 特征選擇 法的改進(jìn) 比較 實(shí)踐

    上傳時(shí)間: 2013-12-24

    上傳用戶(hù):zycidjl

  • JAVA基礎(chǔ)doc1、面向?qū)ο蟮奶卣饔心男┓矫? 1.抽象: 抽象就是忽略一個(gè)主題中與當(dāng)前目標(biāo)無(wú)關(guān)的那些方面

    JAVA基礎(chǔ)doc1、面向?qū)ο蟮奶卣饔心男┓矫? 1.抽象: 抽象就是忽略一個(gè)主題中與當(dāng)前目標(biāo)無(wú)關(guān)的那些方面,以便更充分地注意與當(dāng)前目標(biāo)有關(guān)的方面。抽象并不打算了解全部問(wèn)題,而只是選擇其中的一部分,暫時(shí)不用部分細(xì)節(jié)。抽象包括兩個(gè)方面,一是過(guò)程抽象,二是數(shù)據(jù)抽象。 2.繼承: 繼承是一種聯(lián)結(jié)類(lèi)的層次模型,并且允許和鼓勵(lì)類(lèi)的重用,它提供了一種明確表述共性的方法。對(duì)象的一個(gè)新類(lèi)可以從現(xiàn)有的類(lèi)中派生,這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為類(lèi)繼承。新類(lèi)繼承了原始類(lèi)的特性,新類(lèi)稱(chēng)為原始類(lèi)的派生類(lèi)(子類(lèi)),而原始類(lèi)稱(chēng)為新類(lèi)的基類(lèi)(父類(lèi))。派生類(lèi)可以從它的基類(lèi)那里繼承方法和實(shí)例變量,并且類(lèi)可以修改或增加新的方法使之更適合特殊的需要。 3.封裝: 封裝是把過(guò)程和數(shù)據(jù)包圍起來(lái),對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)只能通過(guò)已定義的界面。面向?qū)ο笥?jì)算始于這個(gè)基本概念,即現(xiàn)實(shí)世界可以被描繪成一系列完全自治、封裝的對(duì)象,這些對(duì)象通過(guò)一個(gè)受保護(hù)的接口訪問(wèn)其他對(duì)象。 4. 多態(tài)性: 多態(tài)性是指允許不同類(lèi)的對(duì)象對(duì)同一消息作出響應(yīng)。多態(tài)性包括參數(shù)化多態(tài)性和包含多態(tài)性。多態(tài)性語(yǔ)言具有靈活、抽象、行為共享、代碼共享的優(yōu)勢(shì),很好的解決了應(yīng)用程序函數(shù)同名問(wèn)題。

    標(biāo)簽: JAVA doc1 方面 抽象

    上傳時(shí)間: 2014-09-11

    上傳用戶(hù):Yukiseop

  • 粒子群算法的局部模型程序

    粒子群算法的局部模型程序,比全局模型的效果要好,盡管收斂速度慢些,但是都能找到最優(yōu)點(diǎn)。

    標(biāo)簽: 粒子群算法 局部 模型 程序

    上傳時(shí)間: 2014-08-18

    上傳用戶(hù):gundan

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