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基于地磁的车型识别模糊数据融合方法研究,具体的理论方法
基于神经网络的车型识别系统
研究中心围绕人体动作辨识,提出一项新方案。该方案基于加权hu矩和hog特性,以自适应融合为基础,致力于提高辨识准确性。通过对特征的权重调整和自适应融合方法的运用,使得系统在不同场景下具备更强的适应性。
局部二值化的改进,
针对JINDAL N等人新近提出的利用逻辑回归模型识别产品垃圾评论的检测方法中使用过多产品评论特征这一问题,分析了解决方法,并提出对特征进行显著性检验。通过对亚马逊数据集的实验结果表明,采用显著性特征
矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩,由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征,所以又称其为不变矩。在图像处理中,几何不变矩可以作为一个重要的特征来表示物体,可以据此特征来对图像进行分类
常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息 ,而弱小目标检测与跟踪过程中 ,这两种信息都缺乏明显特征 ,难于满足高精度、稳定跟踪的要求。提出一种新的匹配模式 ,即从图像数据里提取包括灰度、形状
使用 C 计算图像的不变矩,包括 Hu 矩、小波矩、泽尼克矩阵
人脸识别中的局部投影程序,很全很难得,而且容易理解,操作方便
关于hu不变矩的程序-31767664BubianjuWork.rar见有的朋友用到这个东西,故上传之计算hu不变矩的OPENCV程序,可以同时比较多幅图片的不变矩。c不变矩matlab程序,有图例,
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