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1.
提出了一人基于小波变换和Fourier变换的人像识别新方法,它首先对人像作适当层数的二维小波分解,然后对其低频的子图象作Fourier变换,从而获得原人像的一个低维空间的表达,该表达是振幅谱位移不变的。在Yale和Olivetti人像数据库上的实验表明,频谱脸的方法比PCA的方法和空间模式匹配法有更佳的识别效果,特别是它能有效地消除因为人像的表情变化和少许遮掩带来的识别误差。  相似文献   
2.
考虑带姿势旋转的人脸的特征点检测问题,提出了一种基于谷算子得到眼睛的候选区域,用Gabor滤波和方差投影构造模糊模板检测出眼睛的位置,并利用二值图像数学形态学与投影的方法得到有姿势旋转的人脸特征点检测的算法。该算法利用软数学形态学构造了一种新的谷算子,用一种新的局域区域取二值化的方法对图像进行二值分割,提出了通过谷算子运算得到人脸谷极点的方法,减少了一些不稳定点的影响。实验表明,该算法具有很高的精度和很强的鲁棒性。  相似文献   
3.
眼睛状态检测的组合方法   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
眼睛状态的检测具有广泛的应用.详细介绍了5种检测眼睛状态的方法,即灰度模板方法、Fisher方法、投影的方法、找眼睛上眼睑的方法、用Hough变换找眼珠的方法.通过对这5种方法进行组合,提高了眼睛状态检测的准确率.通过对396个眼睛进行检测,准确率达到了95.2%.实验结果表明了这5种算法组合算法的有效性,抗光照能力强;同时适中的复杂性也说明了该组合算法的可行性.  相似文献   
4.
使用GPU加速BLAST算法初探   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造。对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比。这说明,我们可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求。  相似文献   
5.
在云计算环境中既能同时保护数据隐私和用户查询隐私,又能提供给用户满足需求的查询结果是云计算中面向隐私保护的查询处理的关键问题。对云计算中面向隐私保护的查询处理技术的若干关键问题进行了全面的调研,包括数据库索引技术与查询优化、基于加密的隐私保护技术、基于安全多方计算的隐私保护技术以及查询结果完整性验证技术。分析了云计算中面向隐私保护的查询处理技术的挑战性问题,指明了未来研究方向。  相似文献   
6.
记忆特性导致的社会网络结构动态变化   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对现实社会网络中节点和连接的属性常随时间动态变化的问题,以偏好性依附理论为基础,通过分析节点和连接属性的动态特征,提出社会记忆网络模型,从而更准确地描述社会网络的动态演化过程,解释其中的新陈代谢现象。通过对比分析真实网络数据,对模型的有效性进行验证,并得出模型参数对网络拓扑结构的影响关系。  相似文献   
7.
针对传统单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题,基于对抗生成网络(GAN)和集成学习方法,提出一种新的针对二类不平衡数据集的分类方法——对抗生成网络-自适应增强-决策树(GAN-AdaBoost-DT)算法。首先,利用GAN训练得到生成模型,生成模型生成少数类样本,降低数据的不平衡性;其次,将生成的少数类样本代入自适应增强(AdaBoost)模型框架,更改权重,改进AdaBoost模型,提升以决策树(DT)为基分类器的AdaBoost模型的分类性能。使用受测者工作特征曲线下面积(AUC)作为分类评价指标,在信用卡诈骗数据集上的实验分析表明,该算法与合成少数类样本集成学习相比,准确率提高了4.5%,受测者工作特征曲线下面积提高了6.5%;对比改进的合成少数类样本集成学习,准确率提高了4.9%,AUC值提高了5.9%;对比随机欠采样集成学习,准确率提高了4.5%,受测者工作特征曲线下面积提高了5.4%。在UCI和KEEL的其他数据集上的实验结果表明,该算法在不平衡二分类问题上能提高总体的准确率,优化分类器性能。  相似文献   
8.
二维矩形件优化排样是一类具有NP完全难度的组合优化问题。提出了一种基于改进蚁群算法和剩余矩形法的新型混合算法对其进行求解。通过针对最优个体的变异策略和具有随机选择机制的路径选择规则,提高了算法的全局寻优能力。在每一代的寻优过程中采用剩余矩形法完成矩形件排样,以改善算法的局部寻优能力。将该文算法与已有算法通过两个仿真实例进行了对比分析,仿真结果表明该算法具有明显的优势。  相似文献   
9.
多模板ASM方法及其在人脸特征点检测中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
ASM(active shape model)是目前最流行的人脸对齐方法之一.为提高ASM在非均匀光照下多表情的人脸特征点检测的准确率,提出了一种融入Gabor特征、并将局部ASM和全局ASM结合的多模板ASM方法.人脸有丰富的表情,如微笑、惊讶、生气、发呆等等.就眼睛而言,可分为睁眼和闭眼;就嘴巴而言,可分为张大的嘴、微笑的嘴、O型的嘴(惊讶时)和紧闭的嘴.眼睛的这两种状态以及嘴巴的这4种状态使得形状有较大的非线性变化,不能简单地放在同一个线性模型下处理.分别对眼睛建立两个局部模板,对嘴巴建立4个局部模板,以及对整脸建立全局模板.在给定眼睛两个内眼角和嘴巴两个外嘴角的前提下,新方法首先用全局模板粗略确定眼睛所在区域,然后在此区域用眼睛的两个局部模板以及Hausdorff距离判断眼睛状态,同理可检测嘴巴状态,最后调用相应的全局模板去搜索整脸轮廓.实验表明,提出的方法其检测准确率比标准ASM有明显提高.  相似文献   
10.
区块链的数据管理技术综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
最近几年,随着加密货币和去中心化应用的流行,区块链技术受到了各行业极大的关注.从数据管理的角度,区块链可以视作是在一个分布式环境下众多不可信节点共同维护且不可篡改的账本.由于节点间相互不可信,区块链通过共识协议,确保数据存储的一致性,实现去中心化的数据管理.针对区块链的安全性以及共识协议,已有诸多工作进行全面的分析.将从数据管理的角度,分析区块链技术与传统数据库下数据管理技术的异同.分布式数据管理的研究已经持续数十年,涵盖了数据存储模式、事务处理机制、查询执行与验证、系统可扩展性等诸多方面,并已有诸多技术广泛应用于实际的分布式数据库中.该类工作往往假定存在中心可信节点或者节点只可能发生崩溃而不存在恶意攻击.然而在区块链环境中,系统设计需考虑不可信节点可能的攻击行为以及拜占庭容错.这给数据管理带来了新的问题与挑战.因此,将梳理并分析国内外有关区块链数据管理的文献,并展望未来的研究方向.  相似文献   
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