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1.
Snake模型自1987年由Kass等提出后,已在计算机视觉等领域得到广泛的应用.它所存在的问题是在曲线的演化过程中,整体几何信息在不断地变化,而反映图像灰度变化的梯度信息却固定不变,二者之间缺乏内在的联系.本文提出基于正交直线的Snake模型试图解决这一问题,它通过在正交直线上计算梯度把轮廓变化的信息和图像灰度梯度变化的信息联系在一起,这样在曲线的演化过程中,以基本多边形为依托,以目标曲线的特征为指导,图像灰度梯度变化能够自适应于轮廓的变化,使得所提取的轮廓曲线的特征不断地逼近目标曲线的特征.在对人脑的轮廓提取算法中,获得了理想的结果.  相似文献   
2.
关于核苷酸序列频谱分析方法的探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
王宏漫  欧宗瑛 《信号处理》2002,18(4):349-352
由A、T、C、G四种字符组成的核苷酸序列本质上是生物分子的一种符号表示。在计算生物学中,常采用离散傅立叶变换进行频谱分析。根据核苷酸序列频率分布的特点和离散傅立叶变换所固有的“栅栏效应”,本文提出采用调频Z变换的分析方法,定义了相应的表达式,同时构造了短时调频Z变换用于识别基因区域中的外显子部分和内含子部分。与已有的基因区域识别算法相比,该方法不需要依赖于训练样本序列。测试结果表明了该方法的有效性。  相似文献   
3.
自由差分运算与直交型Snake模型   总被引:1,自引:1,他引:1  
自由差分运算能够突破传统微分算子的模板运算模式,把对图像这种二维信号的微分计算转化成一维的方式进行,使计算方向可以根据实际问题灵活选择.直交型Snake模型基于任意曲线可由多边形进行逼近的思想.借助自由差分运算,把本应沿曲线法线方向计算的灰度梯度转化成在多边形各边的直交线上分析灰度的相对变化或绝对变化.在曲线的演化过程中,该模型以目标曲线的特征为指导,以基本多边形为依托,通过在直交线上进行差分操作,从而把轮廓变化的信息和图像灰度变化的信息联系在一起,使得所提取的轮廓曲线的特征不断地逼近目标曲线的特征.与已有的Snake模型相比,直交型Snake模型通过强调高层视觉和底层信息之间的相互联系在曲线演化过程中的作用,使得信息的处理流程处于闭环状态.在对畸形物体的轮廓提取实验中,获得了比较理想的结果.  相似文献   
4.
进化算法在DNA序列比对中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
在对序列比对结果进行分析的过程中,提出了基于生物进化思想的序列比对算法。该算法的出发点是在待比对序列中的不同位置插入空位,通过设计合理的遗传算子,在不断的进化过程中,使序列间具有最大的相似性。由于该算法的主要操作是比较、计数和移位,使得硬件实现具有可行性、简易性。测试结果表明了该算法的有效性。  相似文献   
5.
一种新的DNA序列映射规则及其分析应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
王宏漫  欧宗瑛 《信号处理》2002,18(2):133-136
在DNA序列的研究中,序列的数值化是首先需要解决的问题。这里,提出了一种新的基于复域的映射规则,它以一维的形式反映了序列的多维组成:并分别从理论与实验两方面对该方法与已有的几种映射方法进行了对比与分析,论证了该方法的有效性及实用性。以此规则为基础,分析了外显子序列和内含子序列的编码结构和分形尺度特性,并以序列的编码结构—分形尺度特性—序列长度所构成的三维空间为基础,分析了外显于序列和内含子序列的可识别性。  相似文献   
6.
基于支持向量机的人脸识别方法研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
对于人脸识别问题,基于K-L变换对人脸图像进行特征参数的提取;并采用支持向量机进行分类.由于支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,在处理多类问题时,提出了一种基于支持向量机组的淘汰法,这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.针对ORL人脸库和自建的人脸库的识别结果表明,基于SVM的识别方法在特征参数个数的选取、识别效果、识别时间等方面都有其独到的优越性.  相似文献   
7.
采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别   总被引:16,自引:1,他引:16  
人脸识别过程中,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别.该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力,它基于1-1差别策略,根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.对两组人脸图像库的测试结果表明,文中方法在识别率和识别时间等方面都取得了较好的效果。  相似文献   
8.
支持向量机在人脸识别中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
对于人脸识别问题,基于K-L变换对人脸图像进行特征参数的提取,并采用支持向量机进行分类。由于支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,在处理多类问题时,提出了一种基于支持向量机组的淘汰法,这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差。在对ORL人脸库和自建的人脸库的测试中,分别得到识别率为97.5%和90.59%的实验结果,这些结果表明,基于SVM的识别方法是有效的。  相似文献   
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