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本文提出了一种新的特征抽取方法。它可对任意形状的工件进行准确描述,并具有计算速度快、特征抽取结果简单的特点。用此算法做成的视觉系统,能识别任意放置的甚至有遮挡或重叠的二维工件,是一种较好满足工业生产线上实时性要求的算法。 相似文献
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本文提出了一种对汉字作任意倍率放缩的算法。该算法先对印刷体汉字作细线化处理,抽取笔划特征点。然后,分割和提取笔划。任意倍率汉字生成是通过变换函数。改变特征点位置,再附加原探察到的笔划修饰来实现的。实验表明本算法是有效的。 相似文献
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脱机手写体汉字识别的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
特征点抽取是脱机手本汉字识别中特征抽取的一种常用方法,目前的一些算法都存在一一的,因此本文给出两种改进算法,并经实验证明具有良好的效果。 相似文献
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双正交小波方法在面部特征抽取中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸识别技术是生物鉴别技术的重要组成部分。脸部特征抽取是人脸识别技术的关键。首先对基于小波极大模的边缘检测算法进行改进 ,提出极大模区域边缘检测算法 ;然后提出一种人脸特征抽取算法。整个脸部特征抽取过程分为三部分 :1 )对图像进行二维小波分解 ;2 )背景分离 ,脸部目标定位 ;3 )脸部特征抽取。实验证明该算法可以准确地抽取人脸特征 相似文献
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吴向民 《计算机工程与应用》1997,33(7):24-26
本文介绍作者提出的一种推伸体造型的算法,它适合由任意圆弧、直线段为基线所形成的推伸体的特征造型问题。作者在文中提出的最小包容凸多边形、最大局部凸多边形的概念,以及任意多边形凹顶点判别算法、推伸体造型算法,圆满地解决了推伸体类特征造型问题,这些理论和方法对特征加工也具有重要的参考价值 相似文献
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任意多边形内带特征约束的散列数据的最优三角剖分 总被引:19,自引:1,他引:19
给出了一种新的基于Delaunay三角形化的任意多边形边界内散列数据的优化三角剖分算法,该算法可允许散列数据任意复杂的折线及封闭多边形环的特征约束。算法用统一的数据结构来记录散列数据、约束特征和三角剖分信息,并且引入了辅助窗的概念,从而使优化剖分和加入约束容易实现。 相似文献
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基于网页特征的TFIDF改进算法 总被引:6,自引:1,他引:6
本文分析了传统的TFIDF算法。提出了一种改进的TFIDF算法,将提取到的网页特征加入传统的TFIDF算法,从而更为准确地抽取网页中的重要文字。 相似文献
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取邻抽取任意倍数采样率变换算法性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
定量分析了取邻抽取任意倍数采样率变换算法的取邻误差.首先基于分数倍采样率变换结构,从取邻抽取的角度阐述了软件无线电中的任意倍数采样率变换算法,推导了其实现结构和计算量.在此基础上,详细地定量分析了取邻误差,将取邻抽取的影响等价为信噪比的降低,并以此为指导选取算法参数.结果表明,这种取邻抽取任意倍数采样率变换算法具有通用性和高效性的优势,通用性表现为以统一的算法结构来实现任意倍数的采样率变换,高效性表现为在同样性能要求下其计算量与传统方法相当. 相似文献
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一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于核策略的核Fisher鉴别分析(KFD)算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一。但是先前的基于核Fisher鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2值分类问题而言的。如何从重叠(离群)样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决。本文在结合模糊集理论的基础上,利用模糊隶属度函数的概念,在特征提取过程中融入了样本的分布信息,提出了一种新的核Fisher鉴别分析方法——模糊核鉴别分析算法。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于查询向量的英语话题跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析英语新闻报道的特点,提出了一种基于词汇区分和位置特征相结合的特征项抽取算法.词汇区分是指将单词分为首字母是大写的单词和首字母不是大写的单词,位置特征利用新闻报道的倒金字塔式的结构特点决定单词的重要性.提出了一种基于多个特征项抽取算法融合的特征项权值计算方法,该方法认为被越多的特征项抽取算法选中的特征项越重要.提出了一种基于多数投票策略的双重过滤算法,对报道和话题是否相关进行两次过滤,大大降低了系统的误报率.实验表明提出的3种算法不但取得了很好的效果,而且具有很好的可扩展性. 相似文献
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国际图像系统(I^2S)上手写汉字识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种用Rapid算法对手写汉字进行识别。它是在国际图像系统上实现的。文字图像经摄像机输入,预处理时采用锐化边界,使图像边界清晰,文字图像经正规化后,进行Rapid变换,抽取识别特征,特征抽取能比较好地吸收手写汉字变形和扭曲,提高识别率,计算机实验表明,本算法对手写汉字识别是比较有效的。 相似文献
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为了能快速有效地生成任意强度的人脸表情图像,提出了一种鲁棒的可以生成带任意强度表情图像的人工表情合成算法,该算法首先通过施加高阶奇异值分解(HOSVD)来把训练集分解为个人、表情和特征3个子空间,并把它们映射到表情子空间中,用来合成任意人脸正面照片的任意强度、任意表情的图像;在生成图像时,不采用通常所使用的线性组合基图像生成法,而是对源图像进行扭曲变形,这不仅能使训练数据和计算量大为减少,还可以生成任意尺寸、任意背景、任意光照、任意色彩或任意姿势的表情图像,且通过二次插值,还可以得到任意强度的表情图像。实验证明,该算法效率较高,且生成的图像效果很好。 相似文献
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非负矩阵分解算法可以作为一种新型的特征抽取方法。将非负矩阵分解算法和现有的其它三种现有的特征抽取算法进行详细比较:奇异值分解方法和非负矩阵分解方法本质上是不同的两种特征抽取方法,非负特性使得由非负矩阵分解比奇异值分解方法更接近人们的认知习惯。基于聚类的特征提取方法是一种简化了的非负矩阵分解算法;基于概率的特征提取方法等价于非负矩阵分解在特定约束条件下的变体。通过比较充分体现了非负矩阵分解算法的非负性和局部性特点。 相似文献