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1.
提出了一种基于与或图表示的多风格肖像画自动生成方法.与或图表示是一种分层次的产生式模型,能够分离肖像画的结构和风格并解释其多样性.采用这种模型,该方法能够从一幅正面的人脸图像自动地产生出一系列不同风格的肖像画.该方法将肖像画分解成各个部分,每一部分都对应许多子模板,这些子模板作为肖像画与或图中的叶子结点.而肖像画与或图就像一个"母模板"能够产生出大量的由子模板组合而成有效的新肖像画.该方法受益于多个不同风格的模板库,改变模板库的风格就能方便地更改生成肖像画的风格.文中所提供的例子表明了该方法的有效性. 相似文献
2.
基于人工神经网络的特征选择算法一般可以看作是剪枝算法的一个特例:通过剪枝输入节点,计算网络输出对该输入节点对应特征的敏感性.但这些方法往往要求首先对数据做归一化的工作,这可能会改变原数据具备的对分类很重要的某些性质.神经模糊网络是具有自学习能力的模糊推理系统,本文将其与基于隶属度空间的剪枝技术结合起来提出新的特征选择算法.其特点是隶属度函数是自适应学习的,且学习过程在特征选择之前完成.分别对自然数据和人工数据进行实验,并与其它方法相比,结果证明该算法是有效的. 相似文献
3.
4.
5.
针对前视红外(FLIR)图像的分割,提出采用去中值波滤器进行预处理抑制背景、增强目标,而进利用基于模型的FLIR图像分割(MBS)算法完成图像分割,从相容性向量及初始概率计算两方面对MBS算法进行了改进,对红外目标图结果证实该方法与MBS算法相比,在低对比度、高噪声情况下能得到更为精确的分割结果,同时能极大地降低了背景干扰。 相似文献
6.
图象过渡区提取与分割算法评价 总被引:4,自引:0,他引:4
对几种基于过渡区提取的图象分割算法进行了较为全面的综合评价,包括分割质量评价、抗噪性评价、运算复杂度评价、目标背景面积比影响及人为参数等方面的评价,评价使用了4种典型的过渡区提取与分割算法,以及两种经典的阈值化分割算法。评价结果表明,过渡区提取与分割算法可以取得优于传统阈值化分割算法的综合性能,是一种值得研究的图象分割方法。 相似文献
7.
8.
行人重识别是指根据输入的某个行人图片, 在视频监控网络中对该行人目标进行检索. 行人的姿态变化和监控场景的亮度变化是该任务的两个主要挑战. 针对行人的姿态变化问题, 本文首先对训练集中行人图片进行稠密
图像块采样获得图像块集合, 然后对每一个图像块提取其局部表观空间特征, 最后在此特征集上聚类得到通用的行人部件字典. 由于该部件字典编码了行人的部件信息, 因此通过该字典内的每一个码元可以建立两幅行人图像中特定图像块之间的对应关系. 将两幅行人图片的图像块集合分别向部件字典投影, 可以获得2幅行人图片姿态对齐后的图像块序列. 针对监控场景的亮度变化问题, 本文在姿态对齐后的图像块上分别提取4种颜色描述子, 并将不同颜色描述子下的图像块相似性进行分数级组合以获得更好的亮度不变性. 其中不同颜色描述子之间的组合系数通过结构化输出支持向量机学习得到. 在常用的视点不变行人重识别(viewpoint invariant pedestrian recognition,VIPeR)数据集上的实验结果表明, 该方法在存在行人姿态变化和场景亮度变化干扰时获得了较好的行人重识别效果. 相似文献
9.
10.
基于初级视皮层抑制的轮廓检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
轮廓检测是基于形状目标识别任务的关键,然而从自然场景中自动地检测出目标的轮廓是非常困难的,因为背景中存在着大量的无关干扰成分.生理学与解剖学的研究表明初级视皮层中具有方位选择性的神经元的响应受到其周围环境中同方位刺激的抑制,因此方位发生变化的地方受到的抑制程度相对较少,这使得孤立的边缘或区域的边界更为显著.基于此我们提出了一个视觉生理机制的轮廓检测模型,其目的是减少背景纹理的干扰,同时保留感兴趣的对象.针对模拟及真实图像的实验结果表明这种抑制措施有效地抑制了纹理边缘并减少了轮廓自身的破坏,极大地提高了复杂背景中轮廓检测的性能. 相似文献