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基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法。 相似文献
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在设计和应用关系数据库时,都需要使用候选码。本文介绍了求解一个关系模式的候选码的两种算法。算法一可计算出一个候选码,算法二可计算出全部候选码。 相似文献
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基于改进粒子群算法的图像闭值分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对图像提取问题,最优阈值选取是否合理对图像分割效果至关重要。在处理不同种类图像区域时,粒子群算法(PSO)由于早熟现象难以准确计算最优分割阈值,因此导致图像分割准确率低。为了提高图像分割准确率且准确地提取出图像目标,提出一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的图像阈值分割方法。受益于混沌运行的遍历性、对初始条件的敏感性等优点,CPSO很好地解决了PSO的粒子群过早聚集和陷入局部最优等难题,加快了全局搜索最优解的能力。采用具体图像对CPSO算法图像分割性能进行仿真实验,结果表明,相比于其它图像分割算法,CPSO不仅加快了运算速度,提高了图像分割效率,而且提高了图像分割准确率,非常适合于图像实时分割处理。 相似文献
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视频火灾识别的关键技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
火灾报警识别是保证安伞的手段.在视频火灾识别中,火灾目标的提取是其关键问题,针对提高火灾识别率,为了精确地提取火焰目标,在分析火灾图像特性的基础上,采用数字图像处理技术和模式识别技术,提出了一种新的基于面积阈值的火焰目标提取,继后根据火灾发生时火焰的色彩、蔓延时面积大小和相似度以及烟雾等特征信息来识别、判断是否有火灾的发生.仿真实验表明算法具有比较好的健壮性.能够有效地提取出连续图像序列中的火焰目标图像和有效地降低火灾监控系统误撤和漏报率,并对于一般大空间场合的火灾监控也是有效的. 相似文献
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一种基于连通区域的轮廓提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
轮廓提取在许多智能视觉系统中被认为是非常重要的过程,其结果的正确性和可靠性直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。而现有诸多边缘检测的方法都存在着各自的局限性和不足之处,为此本文提出一种利用最佳阈值分割和基于连通区域面积阈值化的实现算法,可以同时实现噪声消除与轮廓提取,并据此定位图像中的物体目标。实验结果显示,只要噪声面积没有超过物体面积,应用该算法不仅可以完全消除噪声,而且能得到连续的无交叉的单像素宽度的物体轮廓,且轮廓不变形。 相似文献
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交互式的图像分割算法需要用户输入先验信息,从而增加了算法的时间复杂度和用户的负担。提出了基于视觉显著性的非监督图像分割算法。该算法首先通过均值漂移算法先对图像进行预处理,将图像过分割成互不重叠的小区域。这些区域采用区域邻接图表示,当两个区域相邻时对应的节点之间存在边。其次,通过计算各个区域的颜色相异性和纹理一致性,得到相邻区域之间的合并概率。再次,根据区域的颜色和空间位置信息,定义每一个区域的显著性指标,选择最大显著性指标对应的区域作为目标种子区域,图像边缘区域中显著性指标最小的区域作为背景种子区域。最后,基于最大相似性合并策略,对与种子区域相邻的且合并概率最大的区域进行合并。实验表明,所提算法 不需要先验信息,且可以得到较好的分割效果;与非监督图像分割算法相比,所提算法可以避免过分割。 相似文献
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对于复杂的场景,人类视觉系统选择性注意机制能够不需要训练而快速地定位到图像中的显著目标上.文中结合火焰的先验信息,基于显著性的四元数离散余弦变换算法来检测视频中的火焰.首先根据火焰在RGB空间中3个颜色分量之间的特殊关系改进了2个火焰颜色特征公式,得到2幅火焰颜色的特征图;然后通过计算疑似火焰区域的LBP特征向量的距离得到火焰的纹理特征图;再根据火焰内部的动态纹理、火焰闪烁频率特征计算改进后的火焰高频过零次数,得到火焰的动态特征图;最后将这4幅火焰特征图构成一个四元数,利用四元数离散余弦变换得到最终的火焰显著图.在Bilkent大学的火焰视频库中进行实验的结果表明,该方法具有准确率高、鲁棒性强的特点,优于对比的其他视频火焰检测算法. 相似文献
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