PAUL VIOLA和MICHAEL J. JONES于2004年写的关于adaboost人脸检测的论文,发表在International Journal of Computer Vision。本文堪
基于对BlueMesh协议、BlueTree协议等多种协议的分析,介绍一种新的方法来解决蓝牙标准中设备查找和散列网形成的问题。在此基础上发展形成一种新的多跳蓝牙设备查找及散列网形成协议。新的协议可以基
人脸检测算法中对肤色分割效果的加强,樊宁,,本文介绍了基于肤色的人脸检测算法的原理与系统构成。实验采用了AnilK.Jain等人在YCbCr色彩空间上所建立的肤色模型,根据其在色度平��
针对DDoS攻击检测中k-means算法对初始聚类中心敏感和要求输入聚类数目的缺点,提出了一种基于动态指数和初始聚类中心点选取的自适应聚类算法(AdaptiveClusteringAlgorithm)
在复杂多变的火灾检测环境中,针对传统火灾检测方式准确率不高,适应性较差的问题。将模糊集合和D-S证据推理有机结合,提出一种新的用于火灾检测的多传感器数据融合的方法。该方法首先利用火焰、烟雾和温度传感器
为解决不确定条件下的故障诊断问题,在传统Petri网基础上,引入概率理论,提出了概率Petri网的概念；概率Petri网将事件发生的概率及其逻辑推理过程引入Petri网的设计及矩阵运算中,以反映事件转
处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实
运用组合分类器的经典算法AdaBoost将多个弱分类器-神经网络分类器组合输出,并引入混合判别多分类器综合规则,有效提高疑难类别的分类精度,进而提高分类的总精度。最后以天津地区ASTER影像为例,介绍
改进的膨胀算法在红外图像弱小目标检测中的应用,谷稳稳,刘建国,本文针对红外序列图像中弱小目标的检测问题,提出一种基于数学形态学膨胀算法的小目标检测方法。首先,利用弱小目标区域的不连续
针对部分属性权重信息且对方案有偏好的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法通过求解最小化最大的主、客观偏差的数学优化模型,较合理地确定属性的权重向量。克服已有方法中不能保证每一方案的主、客观偏
