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1985年 | 1篇 |
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从图像中检测出人体是计算机视觉应用中的关键步骤。通过一个由简到繁的级联线性SVM分类器将级联拒绝的机制与梯度方向直方图特征相结合,实现了一个准确和快速的人体检测器,整个检测器由级联的线性SVM分类器组成。实验结果表明,在保持Dalal算法检测准确性的同时,大幅的提高了检测速度,每秒平均可以处理12帧左右的320×240的图像。 相似文献
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行为分析有着广泛的应用背景,如智能监控、人机交互、运动员辅助训练、视频编码等等。近年来,在这些应用的驱动之下,行为分析已经成为图像分析、心理学、神经生理学等相关领域的研究热点。本文概述了图像领域行为分析相关研究的发展历史、研究现状及目前存在的主要问题。行为分析的相关研究起始于20世纪的70年代,80年代有了初步的进展,90年代是行为分析的逐步发展阶段,在这个时期提出了一些影响较大的研究方法。2000年之后,由于智能监控等方面的迫切需求,行为分析的描述方法和识别算法以及行为理解都取得了快速而深入的发展。行为分析最基本的两个问题是行为的描述和识别,行为的描述方法可分为两类:一类是基于低层图像信息的方法,一类是基于高层人体结构的方法。行为的识别算法也可分为两类:一类是基于模板匹配的算法,一类是基于状态空间的算法。本文基于行为描述和行为识别这两个基本问题,综述了目前行为分析主要研究算法,并比较了各类算法的优缺点。本文在研究了各类算法的发展历史和现状的基础上,总结了行为分析目前存在的主要问题及可能的发展方向。 相似文献
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一种鲁棒的全自动人脸特征点定位方法 总被引:4,自引:0,他引:4
人脸特征点定位的目标是能够对人脸进行全自动精确定位. 主动形状模型(Active shape modal, ASM)和主动表象模型(Active appearance modal, AAM)的发表为全自动人脸特征点定位工作提供了很好的思路和解决框架. 之后很多研究工作也都在ASM和AAM的框架下进行了改进. 但是目前的研究工作尚未很好地解决人脸表情、光照以及姿态变化情况下的人脸特征点定位问题, 本文基于ASM框架提出了全自动人脸特征点定位算法. 和传统ASM方法以及ASM的改进方法的不同在于: 1)引进有效的机器学习方法来建立局部纹理模型. 这部分工作改进了传统ASM方法中用灰度图像的梯度分布进行局部纹理建模的方法, 引入了基于随机森林分类器和点对比较特征的局部纹理建模方法. 这种方法基于大量样本的统计学习, 能够有效解决人脸特征点定位中光照和表情变化这些难点; 2)在人脸模型参数优化部分, 本文成功地将分类器输出的结果结合到人脸模型参数优化的目标函数当中, 并且加入形状限制项使得优化的目标函数更为合理. 本文在包含表情、光照以及姿态变化的人脸数据上进行实验, 实验结果证明本文提出的全自动人脸特征点定位方法能够有效地适应人脸的光照和表情变化. 在姿态数据库上的测试结果说明了本算法的有效性. 相似文献
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一种基于微结构特征的多文种文本无关笔迹鉴别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
与字符识别一样, 计算机自动笔迹鉴别是一个涉及到不同文种的研究课题. 本文提出了一种基于网格窗口微结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法, 能适用于各种不同文种的笔迹. 该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述, 并采用加权距离度量方法进行笔迹相似性度量. 利用该方法实现了文本无关的多文种笔迹检索系统, 并在实际汉字、英文、藏文和维吾尔文的笔迹库上进行了测试. 实验证明, 该方法是一种高效且适用性较广、限制性较少的笔迹鉴别方法. 相似文献
47.
一种利用校对信息的汉字识别自适应后处理方法 总被引:1,自引:1,他引:0
后处理技术是汉字识别系统的重要组成部分。传统的识别后处理技术在很大程度上依赖于所训练的统计语言模型,没有考虑所处理文本的特殊性;而且没有利用识别器的动态识别特性。本文利用部分校对过的正确本文信息,一方面可以构建自适应语言模型,及时发现所处理文本的语言特点;另一方面可以利用识别器的动态识别特性,以修正候选字集;从而使得后续文本的识别后处理具有自适应性。40 万字的数据测试表明:这种方法的文本平均错误率较传统的后处理方法下降35.24%了,可以大大减轻数据录入人员的工作量,具有较高的实用价值。 相似文献
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基于MQDF的英文OCR多模板分类器 总被引:4,自引:0,他引:4
针对进一步提高英文OCR分类器的鲁棒性进行了研究,结合传统的单模板MQDF分类器和多模板欧氏距离分类器各自的优点,提出了一种新的基于MQDF的多模板分类器设计方法。与传统分类器的对比测试证明,该文提出的这种新的分类器能够有效地提高多体英文OCR字符的单字首选正确率,并对低质量文本中的模糊和断裂字符也能保持很高的识别率。 相似文献
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汉字图像不仅包含了汉字的字符信息,还包含了汉字的字体信息.字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别.本文提出了一种新的字体识别方法,能够在不知道汉字字符的前提下,识别单个汉字的字体.首先对单个汉字的字符图像进行小波分解,在变换图像上提取小波特征.提取的小波特征经Box-Cox变换整形后,用线性鉴别分析技术(LDA)进行特征选择,得到字体识别特征.所使用的分类器是MQDF分类器.在包含7种字体的样本集上进行的实验表明,本文提出的方法能够在不知道汉字字符的前提下,对单个汉字的字体进行有效识别,基于单字的字体识别率达到97.35%. 相似文献