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  1. 对图像进行归一化，用于图像处理

  2. 对图像进行归一化，用于图像处理1.18%，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用 PCA特征是由于它是均方误差最小意义下对原图像的最佳逼

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：248
    • 提供者：longyuanyizhi

  1. 1.18%，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用

  2. 1.18%，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用 PCA特征是由于它是均方误差最小意义下对原图像的最佳逼

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：40960
    • 提供者：longyuanyizhi

  1. 选取前 15 维。融合特征中采用

  2. ，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用 PCA特征是由于它是均方误差最小意义下对原图像的最佳逼

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：503
    • 提供者：longyuanyizhi

  1. 鱼眼图像的校正与柱面全景拼接方法

  2. 全景图像拼接是将多幅有重叠区域的图像拼接成全视角360o的平面图像。全景图像拼接技术是一种基于图像绘制技术、图像处理及计算机几何学等多领域的综合技术，由于对硬件要求低，真实感较好等优点，是目前虚拟现实、三维重建等的重点研究方向。鱼眼图像是通过在相机上安装超广视角的鱼眼镜头所拍摄，具有视域广，一次成像为非线性图像的特点，比普通视觉图像拼接所需的原图像少，效率高，但拼接难度大。 本文介绍了鱼眼图像拼接技术的研究背景、应用领域。重点研究了图像拼接技术中的鱼眼桶形畸变校正、投影变换理论、SIFT匹配以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yuzha9785

  1. 基于Stixel world及特征融合的双目立体视觉行人检测.pdf

  2. 基于Stixel world及特征融合的双目立体视觉行人检测.pdf,针对单目视觉行人检测无法获得深度信息从而导致冗余信息较多、检测效率和准确度存在局限性的问题,首先,在图像的预处理阶段提出了一种利用双目立体视觉产生的视差信息优化分析来简化复杂场景的动态规划棒状像素场景(stixel world)表达方式;然后,在行人目标检测阶段,对传统HOG特征中block尺度进行分析、降维,采用Fisher准则筛选得到了适用于道路环境下的多尺度HOG(multi HOG)特征,将Multi HOG特征与L

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 基于多元特征融合和LSTM神经网络的中文评论情感分析.caj

  2. 本文的主要研究工作如下： （1）针对文本情感分析中对文本表示时遇到的维度过高和语义不相关 的问题，本文采用 word embedding 机制，通过神经网络语言模型对大量评 论文本进行训练，并在此基础上通过 distributed representation 的方式表示文 本，从而将文本映射为一个低维实数向量。这种文本表示方法同时也可以 表达文本的语义信息，有助于神经网络模型对文本更好地理解。 （2）针对情感分析任务的特殊性，本文提出了一种新的文本表示方法- ——多元特征词向量。这种表示方

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fengliren

  1. HOGG 基于Gabor变换与HOG特征的人体检测

  2. 针对实际监控中人体目标轮廓的多尺度特性，提出一种用于人体目标检测的多尺度方向特征描述子(HOGG)。首先采用Gabor滤波器提取人体图像对应不同尺度、不同方向的多个Gabor幅值域图谱，然后将相同尺度不同方向的幅值域图谱融合以降低特征维数，并对每幅融合图像提取梯度方向直方图(HOG)特征，最后将这些HOG特征联合起来作为人体图像表征。利用支持向量机(SVM)对描述特征进行分类，在CAVIAR数据库中进行了实验，结果表明，该算法对人体目标检测具有较好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：148480
    • 提供者：weixin_38629801

  1. 基于RGB-D单目视觉的室内场景三维重建

  2. 针对室内环境单目视觉的室内场景三维重建速度慢的问题，采用华硕Xtion单目视觉传感器获取的室内场景彩色图像和深度图像进行快速三维重建。在图像特征提取上使用ORB特征检测算法，并对比了几种经典特征检测算法在图像匹配中的效率，在图像匹配融合中采用Ransac算法和ICP算法进行点云融合。实现了一种室内简单、小规模的静态环境快速三维重建方法，通过实验验证了该方法有较好的精确性、鲁棒性、实时性和灵活性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：494592
    • 提供者：weixin_38653664

  1. 高分辨雷达一维距离像的融合特征识别

  2. 雷达目标识别中，提取目标的有效特征将直接影响识别效果。针对雷达目标高分辨距离像（HRRP）具有平移敏感性，提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别。利用PCA将三种平移不变特征融合，采用支持向量机算法来实现识别。仿真实验结果表明，该方法不仅降低了目标特征的存储量，同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性，具有较高的识别率和很好的推广性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_38693524

  1. 一种基于HOG与LSS融合的行人检测算法

  2. 针对传统HOG特征的行人检测方法中因遮挡及复杂环境存在较高漏检误检情况，建立了一种基于HOG和局部自相似（LSS）特征融合的行人检测算法。利用LSS反映图像内在几何布局和形状属性的特性，用主成分分析(PCA)将HOG和LSS两类特征在实数域降维，再将两种特征组合成新特征，结合线性SVM分类器进行行人检测。实验采用INRIA数据库和Daimler数据库作为训练集训练SVM，用730幅监控视频帧图片作测试集，将该方法与基于传统HOG特征的行人检测方法做对比，结果表明该方法平均漏检误检率降低16%，检

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：610304
    • 提供者：weixin_38692836

  1. 基于主成分分析的齿轮箱故障特征融合分析

  2. 为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断准确率,提出了基于主成分分析法的齿轮箱故障特征融合方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行了分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征,提取累积贡献率达到95%以上的主成分并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用主成分分析法与支持向量机相结合的方法,既能降低特征维数,降低计算的复杂性,又能有效地表征齿轮箱的运行状态,识别不同裂纹水

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_38618746

  1. 基于局部差异二元模式和局部二元模式特征融合的行人检测

  2. 本文提出一种基于局部差分二值模型（地区差异二元模式，LDBP）和局部二值模型（局部二元模式，LBP）的特征融合方法，以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。，首先，对输入图像进行二维离散Haar小波变换，得到不同频率的四个子图像（ LL ， LH ， HL和HH ）；然后，对输入部分子图像提取LDBP特征，以​​及对其他三个波长部分子图像提取LBP特征;其次，采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维;最后，融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测在IN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：471040
    • 提供者：weixin_38565003

  1. 改进的连续型最大流算法脑肿瘤磁核共振成像三维分割

  2. 针对脑肿瘤磁核共振成像(MRI)中噪声、低对比度、脑肿瘤边界模糊等原因造成脑肿瘤分割不足的问题，提出一种改进的连续型最大流算法脑肿瘤MRI三维分割方法。针对Flair、T1C和T2三种模态MRI图像使用中值滤波和快速模糊C均值聚类进行预处理得到预处理图像；按照大量实验统计确定的融合比例5∶1∶4(Flair、T1C和T2三种模态)，对各预处理图像进行线性融合得到三维融合图像；采用快速模糊C均值算法对三维融合图像进行聚类得到三维欠分割图像；使用本文提出的算法对三维欠分割图像进行精准分割，即通过分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38646902

  1. 基于二代curvelet变换的图像融合研究

  2. 曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力。将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现。因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果。对多聚焦图像进行了实验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：957440
    • 提供者：weixin_38665668

  1. 一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

  2. 高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高。尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题。本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器。光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得[依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心[最后,将像素点归为到加权聚类中心距

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38685857

  1. 基于隐马尔可夫模型和分块特征匹配的目标跟踪算法

  2. 为解决运动目标跟踪过程中由于遮挡、光照变化、尺度变化等因素导致的目标易丢失以及传统Camshift跟踪算法中跟踪窗口易发散等问题, 提出一种融合优化的隐马尔可夫模型(HMM)和分块特征匹配的运动目标跟踪算法。首先, 利用主成分分析(PCA)结合特征位置对目标仿射尺度不变特征变换(ASIFT)特征进行降维生成PCA-ASIFT特征, 保留目标关键信息; 其次, 采用粒子滤波最优特征位置优化目标PCA-ASIFT特征的HMM参数; 最后, 通过HSV直方图模型建立目标分块, 赋予不同目标分块相应权重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_38750644

  1. 大仿射场景的混合特征提取与匹配

  2. 为了提高大规模场景三维重建中的精度，在保证算法效率的前提下，提取两种局部稳定不变特征，并采用多特征融合方法进行匹配。针对基于航拍影像和城市街景图像联合建模存在的问题，提出了一种两种局部稳定特征匹配的方法。其步骤为：先提取ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)特征点和MSER(Maximally Stable Extremal Regions)特征区域，并对MSER算法进行改进，得到这两种稳定的图像特征；再用SIFT(Scale Invari

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38672807

  1. 基于IKSVM的多特征行人检测算法

  2. 针对如何协调行人检测精度和检测速度的问题，采用基于IKSVM的多特征行人检测方法。将梯度直方图特征（HOG）、局部二值模式特征（LBP）和Gabor特征融合成含轮廓、纹理、灰度信息的新特征向量集，引入偏最小二乘法（PLS）进行特征降维，运用加性交叉核支持向量机（IKSVM） 训练行人样本形成行人分类器，实现视频序列中的行人检测。实验结果表明，改进后的行人检测算法优化了系统结构，在提高检测精度的同时，保证了检测速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38687277

  1. 基于ICP与SFM的双目立体视觉三维重构算法

  2. 目前常见的多角度融合三维重构算法主要包括迭代最近点(ICP)算法与运动恢复结构(SFM)算法。针对两种算法的不足, 结合双目相机特点, 提出一种将ICP与SFM相结合的双目立体视觉多角度融合三维重构算法。首先, 采用SFM算法通过双目相机在目标周围拍摄n组图像对, 在每组双目图像对中手动选取目标的初始匹配特征点, 计算其三维坐标, 生成n组三维点云; 接着, 通过ICP算法计算并优化n组三维点云之间的旋转矩阵与平移向量完成融合, 通过Delaunay三角剖分与纹理映射恢复出目标的立体几何形状。实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38738506

  1. 基于多级决策融合模型的电力变压器故障深度诊断方法

  2. 针对电力变压器故障的深度诊断问题，提出一种深度置信网络与D-S证据理论相结合的方法。采用深度置信网络对电力变压器故障的多维数据进行特征提取及分类，并结合D-S证据理论解决故障诊断中的不确定性问题，构造了电力变压器故障诊断的多级决策融合模型。以变压器油中溶解气体、局放量以及历史故障数据和家族质量史等数据为样本进行仿真实验，结果表明所提方法对于具备大量多源信息的电力变压器故障诊断问题是有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38623255
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