全文获取类型
收费全文 | 6217篇 |
免费 | 290篇 |
国内免费 | 114篇 |
专业分类
电工技术 | 140篇 |
综合类 | 358篇 |
化学工业 | 1436篇 |
金属工艺 | 82篇 |
机械仪表 | 229篇 |
建筑科学 | 157篇 |
矿业工程 | 1357篇 |
能源动力 | 656篇 |
轻工业 | 20篇 |
水利工程 | 23篇 |
石油天然气 | 298篇 |
武器工业 | 5篇 |
无线电 | 297篇 |
一般工业技术 | 208篇 |
冶金工业 | 151篇 |
原子能技术 | 42篇 |
自动化技术 | 1162篇 |
出版年
2023年 | 44篇 |
2022年 | 103篇 |
2021年 | 171篇 |
2020年 | 242篇 |
2019年 | 147篇 |
2018年 | 161篇 |
2017年 | 130篇 |
2016年 | 178篇 |
2015年 | 168篇 |
2014年 | 358篇 |
2013年 | 343篇 |
2012年 | 330篇 |
2011年 | 520篇 |
2010年 | 390篇 |
2009年 | 328篇 |
2008年 | 321篇 |
2007年 | 375篇 |
2006年 | 356篇 |
2005年 | 340篇 |
2004年 | 283篇 |
2003年 | 277篇 |
2002年 | 190篇 |
2001年 | 129篇 |
2000年 | 112篇 |
1999年 | 116篇 |
1998年 | 97篇 |
1997年 | 91篇 |
1996年 | 55篇 |
1995年 | 51篇 |
1994年 | 58篇 |
1993年 | 24篇 |
1992年 | 21篇 |
1991年 | 12篇 |
1990年 | 14篇 |
1989年 | 7篇 |
1988年 | 11篇 |
1987年 | 12篇 |
1986年 | 13篇 |
1985年 | 9篇 |
1984年 | 9篇 |
1983年 | 6篇 |
1982年 | 2篇 |
1981年 | 3篇 |
1980年 | 6篇 |
1979年 | 2篇 |
1978年 | 2篇 |
1977年 | 2篇 |
1976年 | 1篇 |
1975年 | 1篇 |
排序方式: 共有6621条查询结果,搜索用时 15 毫秒
131.
针对人脸识别中的特征挑选和特征融合问题进行研究。结合已有的基于AdaBoost的人脸特征挑选方法,挑选出最具分类能力的特征,并将挑选出的多类人脸特征在特征层进行融合,得到一个统一的人脸特征用于模式分类。通过在FERET人脸库上的实验表明,其识别方法具有良好的识别效果。 相似文献
132.
介绍了目前我国煤矿瓦斯安全的现状和瓦斯涌出量预测的6种方法,分析了预测方法的原理和适用条件,并对预测方法的性能进行比较。 相似文献
133.
通过对比面部识别技术的各种算法,本文重点研究了基于肤色特征的人脸检测算法。首先通过两种方法实现人脸的区域分割:基于相似度的方法和基于皮肤区域、头发区域的方法。前者通过相似度计算、二值化之后标记出人脸区域,后者利用颜色来检测人脸区域。人脸区域检测完毕之后再对其进行人脸特征的标注,最终实现面部检测。 相似文献
134.
杨斌 《计算机光盘软件与应用》2011,(17)
对人脸识别进行了简单的描述,然后对人脸识别的传统及新近技术进行技术与应用的介绍。首先介绍人脸识别的概念及其发展历史,随后对人脸识别技术方法发展过程中一些传统方法进行阐述,继而对新近发展的新技术进行了探讨;最后介绍人脸识别技术的应用现状。 相似文献
135.
胡萍萍 《电脑编程技巧与维护》2011,1(16):81-82,84
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习算法。依据SVM良好识别和泛化能力,实现了一种基于支持向量机的图像人脸识别方法。利用Opencv提取样本类的低层特征,训练具有径向基核函数的SVM分类器,在VS2008和Qt平台下实现识别软件开发。运行结果表明,软件具有良好的图像人脸检测能力。 相似文献
136.
提出基于工业以太环网以光纤为传输介质的矿井安全监控系统的设计方案,设计基于以太环网的煤矿工业控制网络的实用模型,重点介绍系统的总体结构,以及方案的具体实施.该方案解决安全监控系统在煤矿复杂环境下的信息传输问题. 相似文献
137.
提出了一种基于谱直方图和支持向量机的人脸检测算法。首先使用梯度滤波器、LoG滤波器和LBP算子计算图像的谱直方图,然后使用支持向量机进行分类。经实验表明,算法可以克服光照、姿势、表情、眼镜等干扰,并允许有局部遮挡,具有较强的鲁棒性。 相似文献
138.
Hamidreza Rashidy Kanan Author Vitae 《Pattern recognition》2008,41(12):3799-3812
Though numerous approaches have been proposed for face recognition, little attention is given to the moment-based face recognition techniques. In this paper we propose a novel face recognition approach based on adaptively weighted patch pseudo Zernike moment array (AWPPZMA) when only one exemplar image per person is available. In this approach, a face image is represented as an array of patch pseudo Zernike moments (PPZM) extracted from a partitioned face image containing moment information of local areas instead of global information of a face. An adaptively weighting scheme is used to assign proper weights to each PPZM to adjust the contribution of each local area of a face in terms of the quantity of identity information that a patch contains and the likelihood of a patch is occluded. An extensive experimental investigation is conducted using AR and Yale face databases covering face recognition under controlled/ideal conditions, different illumination conditions, different facial expressions and partial occlusion. The system performance is compared with the performance of four benchmark approaches. The encouraging experimental results demonstrate that moments can be used for face recognition and patch-based moment array provides a novel way for face representation and recognition in single model databases. 相似文献
139.
Bo Li Author Vitae Chun-Hou Zheng Author Vitae Author Vitae 《Pattern recognition》2008,41(12):3813-3821
In this paper an efficient feature extraction method named as locally linear discriminant embedding (LLDE) is proposed for face recognition. It is well known that a point can be linearly reconstructed by its neighbors and the reconstruction weights are under the sum-to-one constraint in the classical locally linear embedding (LLE). So the constrained weights obey an important symmetry: for any particular data point, they are invariant to rotations, rescalings and translations. The latter two are introduced to the proposed method to strengthen the classification ability of the original LLE. The data with different class labels are translated by the corresponding vectors and those belonging to the same class are translated by the same vector. In order to cluster the data with the same label closer, they are also rescaled to some extent. So after translation and rescaling, the discriminability of the data will be improved significantly. The proposed method is compared with some related feature extraction methods such as maximum margin criterion (MMC), as well as other supervised manifold learning-based approaches, for example ensemble unified LLE and linear discriminant analysis (En-ULLELDA), locally linear discriminant analysis (LLDA). Experimental results on Yale and CMU PIE face databases convince us that the proposed method provides a better representation of the class information and obtains much higher recognition accuracies. 相似文献
140.
In this paper, a novel one-dimensional correlation filter based class-dependence feature analysis (1D-CFA) method is presented for robust face recognition. Compared with original CFA that works in the two dimensional (2D) image space, 1D-CFA encodes the image data as vectors. In 1D-CFA, a new correlation filter called optimal extra-class origin output tradeoff filter (OEOTF), which is designed in the low-dimensional principal component analysis (PCA) subspace, is proposed for effective feature extraction. Experimental results on benchmark face databases, such as FERET, AR, and FRGC, show that OEOTF based 1D-CFA consistently outperforms other state-of-the-art face recognition methods. This demonstrates the effectiveness and robustness of the novel method. 相似文献