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1.
综述人脸识别中的子空间方法   总被引:68,自引:2,他引:66       下载免费PDF全文
如何描述每个个体人脸的特征,使之区别于其他个体,是人脸识别研究中的关键问题 之一.近年来提出了大量的方法,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后,子空间分析 因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点,受到了广泛的关注.文中结合近年 来已发表的文献,按照线性和非线性的划分,对子空间分析在人脸识别中的应用作一回顾、比较 和总结,以供其他人参考.  相似文献
2.
基于彩色图像的色系坐标变换的面部定位与跟踪法   总被引:41,自引:1,他引:40  
文中通过对彩色图像的色彩因素的分析,得出了关于色度与彩色坐标系的关系,建立了相应的肤色,唇色色系的坐标变换方法,基于这种坐标系,可以通过简单的阈值 定,得到彩色图像的人睑面部定位与跟踪的方法,此方法能有效、稳健地测得目标的位置,不受对象姿态、背景的影响,通过在线学习还可以支除光照条件变化的影响及摄像设备的影响,它是利用彩色图像中对亮度信息规一化处理后、提取出来的相对稳定的色义来检测和确定目标,进行  相似文献
3.
基于奇异值分解和判别式KL投影的人脸识别   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
周德龙  高文  赵德斌 《软件学报》2003,14(4):783-789
人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景.提出了一种新的彩色人脸识别方法.该算法采用模拟K-L变换、奇异值分解、主分量分析和Fisher线性判别分析技术来提取最终特征,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率.仿真结果表明了该方法的有效性.  相似文献
4.
语音信号中的情感识别研究   总被引:25,自引:0,他引:25       下载免费PDF全文
赵力  钱向民  邹采荣  吴镇扬 《软件学报》2001,12(7):1050-1055
提出了从语音信号中识别情感特征的方法.从5名说话者中搜集了带有欢快、愤怒、惊奇和悲伤的情感语句共300句.从这些语音资料中提取了10个情感特征.提出了3种基于主元素分析的语音信号中的情感识别方法.使用这些方法获得了基本上接近于人的正常表现的识别效果.  相似文献
5.
金矿蚀变信息提取中的主成份分析   总被引:25,自引:1,他引:24       下载免费PDF全文
主成份分析在蚀变信息提取中是一种最基本而又非常有效的图像处理方法,在图像处理实践中,因应用目的之不同而有各自的运用技巧。在金矿蚀变信息提取中运用了全波段主成份分析、选择主成份分析、直接主成份分析与植被掩膜等方法,并在图像处理中取得了较好的应用效果  相似文献
6.
TM和SAR影像主分量变换融合法   总被引:22,自引:2,他引:20       下载免费PDF全文
探讨基于主分量变换法融合TM和SAR影像,采用包含广东省三水城的TM和航空SAR影像融合结果表明:主分量变换融合法不仅能提高多光谱影像的信息量和空间分解力,而且很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征。因此多光谱影像经采用主分量变换融合法与SAR融合后,在量测和解译能力上都有提高。与HIS变换融合法相比,主分量变换融合法对光谱特征的扭曲程度没有HIS融合法严重,因此它必将在实际中得到更广泛的应用  相似文献
7.
基于IHS变换与小波变换的遥感图像融合   总被引:21,自引:0,他引:21  
针对多光谱图像与全色图像的融合,本文提出了一种基于IHS变换和小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换,得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量;其次,利用小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和PCA变换融合方法,不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。  相似文献
8.
Concept Decompositions for Large Sparse Text Data Using Clustering   总被引:20,自引:0,他引:20  
Unlabeled document collections are becoming increasingly common and available; mining such data sets represents a major contemporary challenge. Using words as features, text documents are often represented as high-dimensional and sparse vectors–a few thousand dimensions and a sparsity of 95 to 99% is typical. In this paper, we study a certain spherical k-means algorithm for clustering such document vectors. The algorithm outputs k disjoint clusters each with a concept vector that is the centroid of the cluster normalized to have unit Euclidean norm. As our first contribution, we empirically demonstrate that, owing to the high-dimensionality and sparsity of the text data, the clusters produced by the algorithm have a certain fractal-like and self-similar behavior. As our second contribution, we introduce concept decompositions to approximate the matrix of document vectors; these decompositions are obtained by taking the least-squares approximation onto the linear subspace spanned by all the concept vectors. We empirically establish that the approximation errors of the concept decompositions are close to the best possible, namely, to truncated singular value decompositions. As our third contribution, we show that the concept vectors are localized in the word space, are sparse, and tend towards orthonormality. In contrast, the singular vectors are global in the word space and are dense. Nonetheless, we observe the surprising fact that the linear subspaces spanned by the concept vectors and the leading singular vectors are quite close in the sense of small principal angles between them. In conclusion, the concept vectors produced by the spherical k-means algorithm constitute a powerful sparse and localized basis for text data sets.  相似文献
9.
基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究   总被引:20,自引:3,他引:17  
本文将主成分分析法与BP算法相结合应用于气体传感器阵列信号的处理,并以一个由4个SnO2气体传感器组成的阵列为例,对其受到不同浓度的汽车、酒精二元气体的响应信号进行了分析,结果表明,主成分分析能够在保留测试数据量大量信息的前提下,给数据有效降维和预分类,以消除样本间的相关性。然后,再将所产生的新的样本空间作为BP网络输入,使之减少网络的输入数,简化网络结构,并在保持相同正确率的前提下,大大提高网络的学习速率。  相似文献
10.
基于模块2DPCA的人脸识别方法   总被引:20,自引:2,他引:18  
提出了模块2DPCA(two-dimensional principal component analysis)的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于图像向量的鉴别方法(比如PCA)相比,该方法在特征抽取之前不需要将子图像矩阵转化为图像向量,能快速地降低鉴别特征的维数,可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;此外,模块2DPCA是2DPCA的推广。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,模块2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性。  相似文献
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