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局部特征

  • 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

  • pcb局部增強散熱應用研究

    pcb局部增強散熱應用研究

    標簽： pcb 局部 散熱 應用研究

    上傳時間： 2014-12-24

    上傳用戶：gaojiao1999

  • 變壓器局部發熱故障分析

    熱故障通常為變壓器內部局部過熱、溫度升高。根據其嚴重程度，熱性故障常被分為輕度過熱(一般低于150℃)、低溫過熱(150—300℃)、中溫過熱(300～700℃)、高溫過熱(一般高于700℃)四種故障隋況。電故障通常指變壓器內部在高電場強度的作用下，造成絕緣性能下降或劣化的故障。  

    標簽： 變壓器 發熱 局部 故障分析

    上傳時間： 2013-11-09

    上傳用戶：yoleeson

  • 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

  • 全局變量、局部變量、靜態變量

    全局變量、局部變量、靜態變量三者的區別

    標簽： 全局變量 局部變量 靜態變量

    上傳時間： 2013-11-07

    上傳用戶：qq527891923

  • 基于自適應并行結構的多模態生物特征識別

    傳統多模態生物特征識別方法當出現生物特征缺失時，識別性能會明顯下降。針對此問題，提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應并行結構多模態生物識別方法。該方法在設計融合策略時，考慮到所有可能的輸入缺失，構造并行結構的融合函數集，在實際應用時根據輸入狀態自適應的選擇融合策略進行識別。實驗仿真結果表明該方法既可提高識別可靠性又可實現當有生物特征缺失時的性能穩定。

    標簽： 并行 多模 生物特征識別

    上傳時間： 2013-11-02

    上傳用戶：huangld

  • 基于改進BP神經網絡的牽引變流器故障診斷

    在變流器故障診斷系統中，通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對輸入輸出數據進行標幺化和模糊化的處理，并基于改進的動量BP神經網絡算法，完成對變流器開關管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準確率很高，是一種快速有效的方法。

    標簽： BP神經網絡 牽引變流器 故障診斷

    上傳時間： 2013-11-09

    上傳用戶：familiarsmile

  • 利用PCI局部總線實現Blade Server的數據交換

    通過對刀片服務器基本概念、主要組成以及內部架構的分析和研究，針對刀片與主板之間的高速通信需求，采用PCI總線作為系統的數據通信協議，給出了PCI局部總線的詳細分析和設計流程，以及系統所采用的"PCI＋FPGA＋FLASH"方案的具體實現方法和步驟，最后給出了實際的測試驗證結果，相關結論，對設計PCI通信系統具有較強的借鑒意義。

    標簽： Server Blade PCI 局部

    上傳時間： 2013-10-30

    上傳用戶：liuxinyu2016

  • RBF神經網絡在特征選擇中的應用

    提出了一個自適應量子粒子群優化算法，用于訓練RBF網絡的基函數中心和寬度，并結合最小二乘法計算網絡權值，對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明，采用自適應量子粒子群優化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩定性，能夠選擇出較優秀的特征子集。

    標簽： RBF 神經網絡 特征選擇 中的應用

    上傳時間： 2013-11-16

    上傳用戶：erkuizhang

  • 基于傳感器網絡的多目標跟蹤和特征管理方法

        針對傳感器網絡下多目標跟蹤時目標數量不斷變化這一復雜情況，文中對多目標的跟蹤和特征管理方法進行了研究。該方法由數據關聯、多目標跟蹤、特征管理，和信息融合所組成。其中未知數量多目標的跟蹤和數據關聯通過馬爾科夫蒙特卡羅數據關聯實現。通過信息融合來整合本地信息，獲取所有相鄰傳感器的本地一致性，最終實現特征管理。試驗證明，本方法能夠在分布式的傳感器網絡環境下對多目標進行準確有效地跟蹤和特征管理。

    標簽： 傳感器網絡 多目標跟蹤 特征 管理方法

    上傳時間： 2013-11-18

    上傳用戶：wangdean1101

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