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为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出了一种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法。利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机标定,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法对海浪图像

有关用于卫星跟踪的脉冲式测距激光器的工作是年2月在戈达德开始的。它的主要目的是为“将来”的需要发展一台高精度的跟踪系统。早在1964年,第一台激光角立方体装备的宇宙飞船,信标探险者-Β被射入轨道并用我们的激光测距系统跟踪。这时获得了几米的跟踪误差。今天,十艘装有激光角立方体的宇宙飞船在轨道上运行,并

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流数据的爆炸式增长为特征学习方法带来挑战,包括线性判别分析(LDA)。 许多现有的LDA算法效率不高,不足以按顺序以各种方式到达的样本进行增量更新。 首先,我们提出了一种新的快速批处理LDA(FLDA / QR)学习算法,该算法使用聚类中心求解下三角系统,并通过Cholesky分解对其进行了优化。