·詳細說明：用VISUAL C＋＋編程實現指紋圖像的特征提取以及對指紋圖像的識別-Utilising VISUAL C++ to make programs, we can get the characters of image and identify the image of finger mark 文件列表: fvs.ncb fvs.sln fvs.v
標簽： VISUAL nbsp 指紋圖像 編程實現
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：kaka
·詳細說明：本程序包含語音壓縮和語音識別領域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及語音端點檢測源碼。在對語音數據進行特征提取前，可對語音數據進行16K到8K的降采樣率處理，包含180階FIR濾波器的頻率壓縮程序。文件列表: LPCC&MFCC&VAD .............\endpointD .............\.......
標簽： MFCC 特征提取 檢測 源碼
上傳時間： 2013-07-06
上傳用戶：windwolf2000
·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
·詳細說明：該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征，用matlab編寫，可應用于基于紋理的圖像檢索系統。其中還包含一篇gabor變換相關的文獻
標簽： matlab gabor 變換 算法
上傳時間： 2013-06-27
上傳用戶：dialouch
局部保持映射（Locality Preserving Projection，LPP）算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對特征進行提取。當特征維數過高時，首先對樣本用LPP進行特征提取和降維處理，然后采用巴氏距離特征的迭代算法，得到最小錯誤率上界。在ORL上實驗，實驗結果表明了提出算法在人臉識別中的有效性。
標簽： LPP 人臉識別
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：shus521
飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展，已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進，并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。
標簽： AdaBoost 算法 特征 圖像識別
上傳時間： 2013-11-04
上傳用戶：日光微瀾
針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監測和診斷。
標簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障
上傳時間： 2013-11-01
上傳用戶：AISINI005
提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征，基于這種統計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數應用于NSCT域，實驗結果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
標簽： NSCT 變量 圖像去噪
上傳時間： 2013-10-23
上傳用戶：thuyenvinh
總體平均經驗模式分解（EEMD）方法是一種先進的時頻分析方法，非常適合于對非平穩故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現步驟，重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。
標簽： EEMD 微弱信號 特征提取
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：wbwyl
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
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