注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 成像制导中的图像预处理及目标识别技术研究

  2. 作为一种自主式智能精确制导技术，红外成像制导在现代空战中发挥着越来 重要的作用，而自动目标识别则是其中的核心技术。但目前目标识别技术还有 许多困难需要解决，而且这些困难分别存在于识别系统中的预处理、特征提取和 分类识别等环节中。在此背景下，本文以红外成像制导的图像处理分析和目标识 别为主线，针对各个环节所存在的困难，系统研究了目标识别系统中的图像滤波、 目标分割、二维目标特征提取、三维目标特征提取和分类识别等问题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-08
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：zwl633

  1. 红外成像自动目标识别

  2. 红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术，其研究进展与 计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型，其视觉感知机理的研 究将有助于揭示视觉表象的本质，进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从 视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分 析，并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标——背 景表征模型。在此基础上，将背景区域感知与目标特征分析相结合，提出了自适应信

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：228352
    • 提供者：hyp836757453

  1. VC6.0实现的运动目标识别

  2. 该程序基于VC6.0完成了对运动目标的识别，可以实现四帧图像的识别。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-09-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：const001

  1. Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验程序

  2. 自学使用，感觉还不错，主要是介绍Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验程序，有程序源代码的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-31
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wz051860

  1. 局部遮挡下的目标识别算法

  2. 提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域。算法分两步进行：用增量互相关算 法计算出模板图和场景图的增量图像，比较二者增量图像的一致性，计算出选择互相关系数矩阵；结合选择互相关系数矩 阵，用规格化互相关算法在场景图中搜索目标区域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-13
    • 文件大小：292864
    • 提供者：stone1743

  1. 小波变换在目标识别中的应用

  2. 利用小波变换具有易于消除噪声、运算方便、能够体现图像特征等优点, 研究了基于 小波变换的目标识别方法。首先采用二次B 样条小波滤波器组对样本图像进行小波变换, 提取多 尺度边缘, 然后提取不变矩, 以此作为图像的特征向量, 最后应用小波神经网络进行分类识别。计 算机仿真实验表明, 该方法取得了较好的识别效果。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：maiye

  1. 图像目标识别的基本方法研究

  2. 描述了图像目标识别的基本方法研究，主要从gabor及Adaboost两个方面来详细说明

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-06-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：luocheng891019

  1. 基于知识推理的遥感图像目标识别方法

  2. 基于知识推理的遥感图像目标识别方法，是目标识别方面的经典文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-10
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：leideng87

  1. 复杂背景下的目标识别pdf

  2. 图像目标识别与跟踪技术是当今计算机视觉系统中十分活跃的研究领域之一,在日常生活,工业生产,智能交通,军事国防等很多领域都发挥着非常广泛和重要的作用。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：wl1070325332

  1. 基于特征向量的SAR 图像目标识别方法研究

  2. 用于描述区域特征的Hu 矩不变量在模式识别中得到广泛使用。然而在噪声影响下, 尤其是SAR 图像中严重的相干斑噪 声, Hu 矩不变量不再保持其完美的性能。以Hu 七个矩不变量为基础, 结合SAR 图像的特点, 引入四个仿射矩不变量和SAR 图像 中目标区域的峰值、均值和方差系数, 构成SAR 图像中目标识别的特征向量

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-25
    • 文件大小：238592
    • 提供者：yuyeyee

  1. 多分类器融合的光学遥感图像目标识别算法.pdf

  2. 多分类器融合的光学遥感图像目标识别算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于深度学习的SAR图像目标识别算法.pdf

  2. 基于深度学习的SAR图像目标识别算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 遥感图像目标多尺度特征分析

  2. 地面目标在不同尺度的遥感影像中表现出不同的特征，对自动目标识别的准确性有很大影响。基于多分辨率遥感影像，研究典型图像目标的识别技术，给出了多尺度图像目标识别框架。首先针对不同尺度的遥感影像，分析了每个尺度上目标识别的有效特征。然后在提取典型目标的多种特征基础上，对这些特征进行尺度相关性分析，并研究不同的尺度对目标形状结构等特征产生的影响。实验结果表明，基于多分辨率遥感影像的识别框架可以有效地实现图像目标的分析与识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38625192

  1. 具有频率特征的类视网膜激光检测和距离图像目标识别方法

  2. 具有频率特征的类视网膜激光检测和距离图像目标识别方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38609732

  1. 一种鲁棒的多尺度稀疏表示SAR目标识别方法

  2. 提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：462848
    • 提供者：weixin_38731979

  1. 目标区域与阴影联合分类的SAR图像目标识别

  2. 目标区域与阴影联合分类的SAR图像目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38711740

  1. 基于自适应极速学习机的遥感图像目标识别

  2. 基于自适应极速学习机的遥感图像目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38544075

  1. 基于人眼视觉皮层系统的SAR图像目标识别

  2. 人眼的视觉系统是已知最复杂最精确的目标识别系统;针对现有浅层学习模型提取SAR图像目标特征效果不理想、普适性不强及目标识别精度不高等问题,参考人眼视觉系统的分层特征提取机制提出了一种深层特征提取目标识别算法;算法首先提出一种针对SAR图像的预处理方法,在特征提取阶段应用多层稀疏自动编码器,通过逐层减少神经元数目使编码器学习得到输入数据的压缩表示,从而提取得到更抽象更鲁棒的目标特征;采用MSTAR数据库3个目标进行实验,试验结果表明,算法能很好地对MSTAR目标进行特征提取和识别,类比原有的方法有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_38548231

  1. 融合深度及边界信息的图像目标识别

  2. 融合深度及边界信息的图像目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38557896

  1. 结合多分辨率表示和复数域CNN的SAR图像目标识别方法

  2. 为了提高合成孔径雷达(SAR)图像目标的识别性能,将多分辨率表示与复数域卷积神经网(CNN)联合使用。首先通过对原始SAR图像的时频域进行处理,获得其多分辨率表示图像;然后采用复数域CNN分别对原始SAR图像及其多分辨率表示图像进行分类;接着对分类结果进行线性加权融合,根据融合结果对测试样本类别进行判决;最后基于MSTAR数据集对所提方法在标准和扩展的操作条件下进行实验。实验结果表明,所提方法具有有效性及稳健性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38625098
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 50 »