针对共空间模式(CommonSpatialPatterns,CSP)对源信号和记录的脑电信号之间严格的线性模式的假设关系,充分发挥张量在多维上同时处理的优势,研究了一种核张量子空间分解EEG特征提取方
介绍了目前国内外研究进展和发展概况,分析了现有的研究和技术方法,主要分析阐述了基于模板匹配的方法、基于内容的检索方法,以及其他具有代表性的方法和成果；最后探讨了现有方法和技术的局限性,并对未来的研究方
【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一,但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展,但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研
Sift尺度不变特征变换(Scale-invariantfeaturetransform)图像特征提取,Step1:构建金字塔模型-对于各组图像而言,不同层采用不同高斯核函数进行滤波模糊化,各组所用s
提出一种基于多尺度特征提取的双目视觉匹配算法,旨在提高传统算法的实时性和鲁棒性。该算法通过设计出一种基于尺度因子变化的高斯核模板尺寸自适应调整以及双目视图的双向配准的办法,以改善特征点匹配效率和精度。
分析了主成分分析(PCA)与核主成分分析(kPCA)的基本原理,比较了两者在处理数据方面的性能,得出了kPCA比PCA在处理非线性可分数据方面具有优势的结论.依据几何绕射理论(GTD),通过Matla
如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA应用于特征提取的关键。为了优化核函数,提高特征提取的能力并降低分类错误率,在研究了文化算法(culturalalgorithm,CA)、粒子群
采用了叶片温度这一叶片质量的重要指标,对数据预处理并进行特征提取,为涡轮叶片建立起特征模型。基于分形理论提取叶片温度信号的3种分形维数特征,结合K-means聚类分析和ReliefF算法计算各特征值的
介绍了颜色矩、Hu矩、Zernike矩、小波矩等特征提取算法,改进了大小特征提取算法。针对单一特征提取算法提取特征信息不全面,不能区别对待识别样本,识别率低等问题提出了一种改进特征提取算法,该算法由上
基于VTLN和频谱倾斜补偿的特征提取,陈浩斌,刘刚,随着人工智能的发展,语音识别越来越受到重视。对于语音识别而言,理想的语音特征应该具有类内收敛以及类间离散的特性,但实际上
