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2DPCA-SIFT:一种有效的局部特征描述方法 总被引:7,自引:0,他引:7
PCA-SIFT (Principal component analysis—scale invariant feature transform)方法通过对归一化梯度向量进行PCA降维,在保留特征不变性的同时,有效地降低了特征矢量的维数,从而提高了局部特征的匹配速度. 但PCA-SIFT中对本征向量空间的求解非常耗时,极大地限制了PCA-SIFT的灵活性与应用范围. 本文提出采用2DPCA对梯度向量块进行降维的特征描述方法. 该方法相比于PCA-SIFT,可以快速地求解本征空间. 实验结果表明:2DPCA-SIFT在多种图像变换匹配和图像检索实验中可以实现与PCA-SIFT相当的性能,并且从计算效率上看,2DPCA-SIFT具有更好的扩展性. 相似文献
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综合建模是一种整合不同学科和不同研究领域的知识和模型、并利用其潜力进行流域水资源管理战略规划的新方法。MOSDEW区域综合模型在内卡河流域得到开发,该模型由9个子模型串联而成,涵盖了大尺度的水文、地下水流、需水量、农业生产、点源和非点源污染、化学以及生物水质等方面。该模型正在内卡河流域进行试验和验证,并在西非韦梅河流域和中亚Chirchik-Ahangaran-Keles流域(CHAB)进行了生态、水文、社会经济边界条件的对比。结果显示,由于模型非常精确,有望用于对流域水资源管理的战略规划进行模拟。 相似文献
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FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKFFastSLAM2.0算法短;当迭代次数为2时,其估计精度高于UPF-UKFFastSLAM2.0算法。综合考虑估计精度和计算复杂度,认为"UPF-IEKF"是一种更合理的FastSLAM算法滤波架构。 相似文献
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分析了掺杂剂对电容器级钽粉性能的影响,重点分析了不同掺杂剂含量下钽粉的物理性能、化学成分及电性能的变化。研究表明,在相同的工艺条件下,随着掺杂剂含量的增加,钽粉的氧含量有增加趋势,钽粉的松装密度、费氏粒径呈降低趋势,-0.043 mm细粉含量有所增加,漏电流、容量及收缩率呈上升趋势、击穿电压呈下降趋势。 相似文献