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基于自适应加权Fisherface算法的人脸识别 总被引:8,自引:5,他引:3
提出了一种改进的Fisherface算法。算法首先利用Karhunen-Loeve(K-L)变换降维,在降维的子空间内,根据样本与同类样本间的距离赋予该样本一权值,再用加权后的样本求取类均值,以新的类均值重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进Fisher判别函数。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,该算法优于传统的主成分分析(PCA)方法和Fisherface方法,并能有效解决小样本情况下训练样本类均值偏离类中心的问题。 相似文献
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提出了基于FSK(频移键控)的超声波测距方法。该方法是一种全新的超声波测距方法,采用频率分别为f1与f2的超声波进行测量,通过记录与检测超声波频率发生跳变的时刻来确定超声波在介质中的渡越时间。本文的核心问题是如何检测超声波回波的变频点,即频率由f1跳变到f2的时刻。本文采用FPGA设计24位高速计数器和24位先入先出存储器(FIFO)来记录超声波回波信号上升沿到来的时刻,从而实现变频点的检测。实验证明,本文研究的基于FSK的超声波测距技术,能够准确的记录每一个超声波脉冲发出的时刻和回波到来的时刻,当被测距离在0.2m与4m之间时,测量误差小于3mm,与传统的超声波测距技术相比,具有较高的测量精度。 相似文献
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