首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   20篇
  国内免费   3篇
  完全免费   20篇
  自动化技术   43篇
  2018年   1篇
  2017年   3篇
  2016年   2篇
  2015年   4篇
  2014年   9篇
  2013年   2篇
  2012年   8篇
  2011年   4篇
  2010年   5篇
  2009年   1篇
  2008年   1篇
  2007年   2篇
  2002年   1篇
排序方式: 共有43条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
一种基于多特征融合的直线提取算法   总被引:6,自引:1,他引:5  
该文研究了一种在图像中提取直线的算法。直线提取需要尽量将那些因噪声影响而断裂的直线连接起来,同时,还要尽量避免过度连接,才能形成正确反映图像事件实质的特征。该文使用了多种特征作为判断直线是否可以连接的证据,因而降低了误判的可能。对仿真图像和真实图像所做的实验显示了该算法的有效性。  相似文献
2.
多特征融合的博客文章分类方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
博客已经成为了互联网上最热门的应用之一.博客文章内容千差万别,对其进行分类具有重要意义.博客文章有别于新闻文章,普通文本分类方法直接应用于博客文章效果不理想.提出一种新的方法,充分利用了博客文章特有的Tag、用户自定义类别等多个特征,并对各项特征进行融合.另外,通过对自定义类别进行预处理,过滤与类别无关的噪声单词.实验结果表明多特征融合的方法能够有效提高博客文章分类的准确率.  相似文献
3.
多特征融合的Camshift算法及其进一步改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
林建华  刘党辉  邵显奎 《计算机应用》2012,(10):2814-2816,2820
基于颜色核的Camshift算法可以有效实现简单场景下的目标跟踪,但在光线变化明显或目标与背景颜色相近的场景下易受干扰。为此,采用颜色、边缘梯度、纹理等多个特征自适应融合的方式改进算法,提高算法应对光线变化的能力;并通过修正特征直方图、设置合理搜索范围对算法进行进一步改进,解决相似背景的干扰问题。实验结果显示,在光照变化明显或目标与背景特征相近的场景中,改进的算法与传统算法相比具有更高的跟踪精度。  相似文献
4.
基于ARM11 的单目视觉车距监测系统   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
驾驶员行车时易出现视觉疲劳和失速现象,此时难以判断安全车间距,易导致车辆追尾事故.针对这一问题,以ARM11器件SAMSUNGS3C6410为核心搭建了安全车距监测系统;结合车辆的形态和纹理等特征,采用多特征融合技术完成复杂环境下的车辆识别,并根据单目视觉测距原理完成摄像机多角度下的车距检测.实验结果表明,该系统能有效监测前车车距,测量准确、可靠性高且满足实时性要求.  相似文献
5.
基于稀疏表示的多特征融合害虫图像识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高害虫图像识别的准确率,针对不同害虫具有不同的颜色、形状、纹理的特点,提出一种将颜色、形状、纹理特征与稀疏表示相融合的害虫识别方法.该方法利用已标注的训练样本构造不同特征下的训练样本矩阵,通过求解样本的最优稀疏系数以实现害虫图像识别.由于相同样本通过不同特征训练字典求解的稀疏系数不同,进而识别结果也不同.因此,文中进一步通过设计不同特征下的识别分类器实现多特征的融合.在实验室环境与农田环境下的实验结果表明,相较于其他方法,该方法的害虫识别率获得较大的提高.  相似文献
6.
基于多特征融合的粒子滤波算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
传统的粒子滤波跟踪算法只依靠单一的颜色特征作为跟踪依据。在复杂背景或者遮挡物颜色与跟踪目标接近时传统的粒子滤波算法很容易造成跟踪目标丢失。针对该问题,提出一种基于多特征融合的粒子滤波算法,该算法按一定的权值系数利用目标的颜色特征和边缘特征来构建似然函数作为跟踪目标的跟踪依据,克服了依靠单一颜色特征跟踪目标的跟踪算法的不足。实验结果表明,多特征融合后的跟踪算法有较好的跟踪性能。  相似文献
7.
多特征融合的鲁棒粒子滤波跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为克服基于单一特征的跟踪方法在复杂环境和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法。通过基于HSV的多块颜色直方图来表征目标的总体分布,而方向梯度直方图又包含了一定的结构信息,两者互为补充,将两者融合于粒子滤波的框架中。同时,自适应更新融合权重、模板和噪声分布参数,动态调节粒子数目,在环境干扰较大(如遮挡)时,分配较多的粒子。实验结果表明,算法鲁棒性较高,同时提高了跟踪的精度。  相似文献
8.
基于支持向量机与反K近邻的分类算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对支持向量机在对样本进行分类时,决策超平面附近的点较易错分的问题,首先将反K近邻法引入分类问题,提出了反K近邻分类算法;然后,将支持向量机(SVM)与反K近邻分类算法(RKNN)相结合,提出了基于支持向量机与反K近邻的分类算法(SVM-RKNN);最后,为了避免单一分类器可能存在的片面性问题,提出了基于SVM-RKNN的多特征融合分类方法。实验结果表明:SVM-RKNN分类算法的分类准确率比SVM方法平均提高了2.13%,而基于SVM-RKNN的多特征融合分类算法的分类准确率分别比SVM和SVM-RKNN算法平均提高了2.54%和0.41%。  相似文献
9.
提出了一种基于模糊融合的驾驶员眼睛状态识别方法,利用多特征融合来判断眼睛状态,从而克服只利用单一特征识别的不完善、不准确以及不确定性等缺点。实验结果表明利用多特征融合方法的识别率明显高于只利用单一特征的识别率。  相似文献
10.
仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。  相似文献
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号