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视频火焰检测综述
Survey of Flame Detection Based on Video
 [PDF]

吴茜茵, 严云洋, 杜静, 刘以安
Computer Science and Application (CSA) , 2013, DOI: 10.12677/CSA.2013.38059
Abstract:
基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术,已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程,着重分析火焰的图像特征,包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征,并探讨了典型的特征提取算法,对多特征融合算法进行了分类比较,最后展望了视频火焰检测的发展趋势。
The traditional fire detection system is an unsatisfactory way of detecting fire based on some sensors. As an effective type of early fire detection technology, video fire detection has received extensive attention recently with the improvement of technology of computer and digital image process. The process of video fire detection is shown here. The flame image characters are discussed such as the static characteristics in single frame and dynamic characteristics in multiple frames. Some typical methods of fire image feature extraction are presented. Then the fusion algorithm with multiple features is classified and summarized. Finally, the development of video fire detection is prospected.
回转类零件加工特征提取方法的研究
周生祥
自动化学报 , 1999,
Abstract:
Method to Identify Fingerprints and Its Application
指纹识别方法及其应用

吕知辛,黄遵令
计算机系统应用 , 2004,
Abstract: 本文论述了用模式识别的方法进行人体指纹识别达到对人的辨识和验证的过程,对指纹的特征、提取方法、特征的预处理以及对识别结果的影响等进行了分析,简单介绍了作者在利用指纹识别进行身份验证方面的研究进展和已经实现的一部分应用结果,并对指纹识别的应用前景作了概括性的展望.
FastICA在高光谱遥感矿物信息提取中的应用
常睿春,王璐,王茂芝
国土资源遥感 , 2013, DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.04.20
Abstract: 面对高光谱遥感的巨大数据量,传统遥感分类方法一般难以取得良好的效果。针对传统高光谱遥感信息提取方法的不足,提出了基于快速独立成分分析(fastindenpendentcomponentanalysis,FastICA)的高光谱遥感矿物信息提取方法。首先利用虚拟维数(virtualdimensionality,VD)方法确定高光谱遥感数据的最优特征个数,然后利用FastICA方法进行降维和混合像元分解。以提取矿物信息为研究目标,实验数据采用模拟加噪高光谱遥感数据,使用HyMap机载高光谱遥感数据作为端元信息提取精度评价数据。结果表明:高光谱模拟图像经FastICA特征提取后,与光谱角填图(spectralanglemapping,SAM)分类相比,精度仍保持在90%以上;HyMap数据端元提取误差控制在10-3以内,证明该方法在高光谱遥感数据中降维和混合像元分解的可行性和有效性。
一种三角矩阵特征变换方法
肇莹,刘红星,高敦堂
模式识别与人工智能 , 2007,
Abstract: 从特征空间初始基底的优化出发,提出一种特征提取中确定变换矩阵公式的方法,称作三角矩阵特征变换方法.其变换矩阵中的参量个数只是现有方法中的一半左右,极大地减小了计算量.而且该方法支持各种特征变换准则,灵活性好.
ERPs信号特征提取及分类方法的研究
吴明,黄志华
福州大学学报(自然科学版) , 2011,
Abstract: 通过基于柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验的自适应特征提取法,提取出对大脑ERPs信号分类具有可辨识性的特征信息.应用具有良好模式分类性能的SVM在提取的特征属性基础上构造分类器,对ERPs信号分类.实验表明:自适应特征提取法不仅能有效地提取出分类特征属性,还极大地降低了数据空间维数;自适应特征提取与SVM相结合的分类准确率达到90%以上,可实现区分不同的脑状态.
火炮炮膛质量检测技术研究
兵工学报 , 1996,
Abstract: ?介绍了一种利用CCD摄像镜头来获取火炮炮膛表面疵病信息的检测装置,论述了该装置的设计思想和实施方案;该装置以CCD摄像镜头为传感器,使用IBM-PC/AT486机作为主控和图像处理系统,主要用于各种火炮炮膛表面疵病(烧痕,裂纹,瑕点等)的实时自动检测;也可对石油、化学工业中各种金属管道进行自动检测。
红外人脸识别技术
伍世虔,韦礼珍,方志军
中国图象图形学报 , 2008, DOI: 10.11834/jig.20081202
Abstract: 研发一个稳定可靠的人脸识别系统至今还是计算机视觉中的一个难题,用红外图像来进行人脸识别是近几年才发展的一个新领域。本文对红外人脸识别技术,特别是特征提取的研究,进行了综述,并对未来红外人脸识别的方向进行了展望。
基于张量分解模型的语音信号特征提取方法
杨立东,王晶,谢湘,匡镜明
北京理工大学学报 , 2013,
Abstract: 提出了一种通过张量分解提取语音信号特征的方法.该方法对语音信号进行预处理,然后对每帧语音信号进行小波分解得到不同尺度上的信息,对这些信息提取传统特征参数,构建一个帧结构×分解尺度×特征参数的三阶张量,并经过张量分解得到各阶投影矩阵,从而建立语音信号在高阶空间上的特征体系,以便充分表征语音信号的特征.实验结果表明,本文提出的方法与传统特征参数体系比较,有利于语音识别系统性能的提高,并且对于带噪语音的识别具有一定的鲁棒性.
基于机器视觉的花菇分选技术
陈红,夏青,左婷,谭鹤群,边银丙
农业机械学报 , 2014, DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.01.043
Abstract: 为了实现花菇的自动分选,设计了一种基于机器视觉的花菇分选系统,并提出了相应的算法。针对花菇分选中花菇的菇柄长度、形状类别和菌盖面积这3个重要分选指标,提出了一种曲线结构特征分析的分选方法。跟踪花菇边界并计算曲率,根据边界上点运动变化模式判断曲线凹凸性,利用曲线类半径识别并定位菇柄的位置。使用极坐标意义下的线性插值重建去除菇柄的菌盖边界曲线,在重建曲线基础上提取9种形状特征参数和1个大小特征参数,利用主成分分析法从9个形状参数中提取相应的3个主分量,以这3个主分量作为输入,构建K近邻分类器作为形状分选模型。结合花菇的菇柄识别情况、形状等级和大小等级共同判定花菇的最终等级。试验表明,菇柄识别正确率为91.4%,且菇柄识别能显著提高形状分选的准确率,最终形状分选正确识别率可达95.6%,花菇等级分选正确率为92.2%。
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