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目的解决当前图像检索技术中,图像特征稀疏编码收敛速度慢,以及局部特征空间信息不足易导致检索误差较大等问题,提出一种基于l0稀疏约束非负矩阵分解耦合视觉词典优化的图像检索算法。方法首先,在非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基础上,对系数矩阵设置l0个约束来限制其稀疏性,从而定义一种l0稀疏约束的NMF方法。再通过一种自适应序列词典初始化方案,从训练样本获得词典的初始估计。然后,利用l0稀疏约束的NMF来增强视觉词典,对图像局部描述符进行稀疏编码,并利用最大池化操作来生成聚合特征向量,从而保留局部描述符的关键属性。最后根据得到的特征向量,引入Minkowski距离来衡量查询图像与数据库的相似性,输出检索图像。结果实验结果表明,与当前图像检索方案相比,所提算法具有更高的查准-查全率和收敛速度。结论所提算法返回的图像与查询图像相似度高,在包装商标检索等领域具有一定的参考价值。 相似文献
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针对弧面分度凸轮建模时间长、容易发生断裂等问题,采用改进正弦曲线建立弧面分度凸轮分度曲面,并且对凸轮分度面进行静态分析.创建驱动滚珠运动的弧面分度凸轮平面简图,给出滚珠运动轨迹三维坐标方程式.采用Matlab软件分析改进正弦加速度运动规律曲线,根据滚珠运动规律进行编程,将编程程序输入到Matlab软件中进行计算,得出三维坐标点.将三维坐标点导入到Solidworks中拟合成曲线,通过曲线切割凸轮毛坯,最终生成弧面分度凸轮实体.在Solidworks/Simulation环境中,对凸轮实体进行静态分析,并且与其他建模方法和静态分析进行对比.结果显示:在同等条件下,驱动滚珠型弧面分度凸轮建模所需2条曲线,产生的应力最大值和位移最大值分别为1.258×10~8 N/m~2和5.35×10~(-2) mm,而驱动滚子弧面分度凸轮建模所需4条曲线,产生的应力最大值和位移最大值分别为1.419×10~9 N/m~2和2.436×10~(-1) mm.采用改进正弦加速度运动规律曲线,创建驱动滚珠运动的弧面分度凸轮实体模型,能够缩短建模时间,延长弧面分度凸轮使用寿命. 相似文献
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