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引入既能反映点的数目,又能反映点的分布状况的指标-聚集度,讨论了有关性质,给出了利用聚集度进行图像变化检测的方法.将标准图像与待检测的图像二值化,以差图像中“1”和“-1”的聚集度的最大者判断图像是否发生变化.通过理论分析和实际检测,表明用聚集度进行图像变化检测,不需要对待检测图像进行预处理,可以有效地克服图像噪声干扰带来的影响。 相似文献
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基于推广形式的K-L变换的人脸识别方法 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种图像预处理方法,将不同光照条件下的图像甚至是负像处理成亮度、对比度与参考图像基本相同的图像,且调整后的图像与原图像保持较高的相关性,从而有效降低了光照对人脸识别结果的影响.根据随机矩阵的主行列分析法给出了推广形式的K-L变换,提出了进行人脸识别的一种方法.同基于K-L变换的人脸识别方法相比,大幅度缩减了协方差矩阵的维数,从而大大降低了计算特征值的运算量,提高了运算速度.理论分析和实际识别证明了该方法的有效性. 相似文献
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带有初始误差修正的迭代学习控制 总被引:5,自引:0,他引:5
1 引言在利用迭代学习算法设计控制器时,为了保证算法的收敛性,常对系统的初态限定一定的条件,这就是所谓的初始条件问题.目前发表的文献大都要求迭代初态严格重复期望初态[1—5].然而,实际的重复定位操作往往会引起迭代初态相对于期望初态的偏移.在很多情况下期望初态是未知的,而系统初态也是固定的.本文研究在迭代初态任意固定的情况下迭代学习控制问题,提出了带有初始误差修正的迭代学习算法,讨论了这种算法的收敛性,给出了算法的极限轨迹.2 主要结果考虑一类非线性系统x(t)=f(x(t))+B(x(t))… 相似文献
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将随机向量的主成分分析方法进行推广,给出了关于随机矩阵的主行列分析的理论与方法.在进行图像处理时,同主成分分析法相比,矩阵的主行列分析法缩减了协方差矩阵的维数,从而大大降低了计算特征值和特征向量的运算量,提高了运算速度.将矩阵的主行列分析法应用于图像的压缩,给出了图像的列压缩方法和行、列结合的二次压缩法以及相应的图像的复原方法,有效解决了图像的存储和复原问题. 相似文献
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证明了关于Schwarz函数的系数的几个不等式 ,得到了如下的结果 :当 f(z) =∑∞n=0anzn从属于 g(z) =∑∞n=0bnzn 时 ,|a4|≤ 1 791 1 1 ·max{|b1| ,|b2 | ,|b3| ,|b4|}. 相似文献
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得到了拟共形映照的几个掩盖定理,推广了有关文献中的结果,主要结果如下:设f(z)是|z|≤1上的拟共形映照,f(0)=0,且存在常数β〉0,M≥0,使lim|f(z)|/|z|^β=α,{10(β-1/D(r))dr/r≤M,其中D(r)是f(z)的伸缩商。D(r)=1/2π2π0D(rexp(iθ)dθ,则f的像区域必包含圆盘|w|〈(a/4)e^-M。 相似文献
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