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本文对传统的几中互斥算法进行了讨论,分析了其特点,还提出了令牌环算法的一个改进。该算法解决互斥算法中出现的部分问题,并经过了实验验证。 相似文献
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分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。 相似文献
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提出了基于高斯混合输出的连续隐马尔可夫模型的步态识别方法。首先,利用k-均值聚类法对步态序列建立初始的高斯混合模型,然后采用Baum-Welch算法对初始连续隐马尔可夫模型参数不断训练求精,在训练过程中对所存在的问题做适当的改进,解决了算法的溢出问题,最后用最前向算法进行识别;利用CASIA数据库对该算法进行验证,取得了较高的识别率,并对视角变化有一定的鲁棒性。 相似文献
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