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针对单特征辨识度较低的问题,提出一种基于多特征的行人检测方法。首先构造二维对数Gabor函数,利用此函数提取样本的相位一致性特征,将样本的相位一致性特征和样本的局部二值模式算子(LBP)特征相结合,得
针对计算机视觉领域中的图像匹配问题,提出一种新的基于局部不变特征的匹配算法。使用高斯差分检测特征点,将特征点领域内Haar小波响应投影到四个方向轴上,进而生成一个用来描述特征点的64维向量,采用最近邻
协同过滤是解决信息过载问题的一种有效技术。针对基于内存的推荐面临着可扩展性问题、基于模型的推荐需要训练大量参数的问题进行了研究,从而提出了基于用户特征的K-means用户聚类算法,然后用分步协同过滤框
针对监控屏幕中的数字字符提出了一种高效的识别算法。该算法利用字符图像的欧拉数、凹陷区、水平和垂直穿线等组合特征完成级联分类,无须对待识别字符进行规整、细化和轮廓提取处理,降低了算法复杂度,减少了因细化
文本分类存在维数灾难、数据集噪声及特征词对分类贡献不同等问题, 影响文本分类精度。为提高文本分类精度, 在数据处理方面提出一种新方法。该方法首先对数据集进行去噪处理, 结合特征提取算法和语义分析方法对
针对Haar-like特征的缺陷以及AdaBoost算法存在训练耗时的问题,提出一种基于协方差特征的改进AdaBoost人脸检测算法。该方法用协方差特征代替Haar-like特征进行特征提取;然后使用
针对现有掌纹分割算法中存在丢失部分有效信息的问题,提出了一种新的五点掌纹分割算法。首先,用基于仿射变换快速方法找到手掌的最大内切圆;然后,又用坐标变换和角度标定的方法找到手掌上的五个特征点;最后,通过
压缩跟踪将压缩感知理论引入到目标跟踪领域,较好地实现了跟踪的实时性,但是在复杂环境或遮挡情况下,仅利用分类分数最大值的矩形样本确定目标位置容易产生跟踪漂移,而且该算法没有考虑目标尺度因素。针对这些问题
石料加工生产过程中石料粒性的质量是非常重要的,石料成品通常要求粒度大小均匀,粒形好。目前许多研究机构采用计算机视觉技术代替传统人工控制取得了良好监控效果。根据对传统石料生产工业流程与粒度表示模型的研究
针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群
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