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基于子模式双向二维主成分分析的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减轻人脸姿态、表情和光照条件等因素变化对识别率的影响,采用了一种子模式双向二维主成分分析(Sp-(2D)2PCA)的人脸识别新方法。该方法通过对原图像进行分块处理,能有效地抽取原图像的局部特征;同时,通过采用(2D)2PCA对分块得到的子图像矩阵直接进行特征抽取,避免了矩阵向量间的转化,能精确地计算协方差矩阵的特征向量,并能有效地降低特征维数。试验结果表明,在姿态、表情和光照条件变化的情况下,Sp-(2D)2PCA都具有较好的识别性能。 相似文献
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在深度学习的推动下,目标检测方法在工业安防领域取得了很大的进展,安全帽佩戴检测任务逐渐成为智能图像识别领域的一项重要研究课题。为了综合分析深度学习技术在安全帽佩戴检测任务中的研究现状,方便后续科研人员开展研究性工作。对近年来国内外学者在深度学习环境下的安全帽佩戴检测算法总结归纳,对比分析这些方法的优点和局限性。分别从数据集的建立和用途、安全帽佩戴检测主要检测算法归纳、当前安全帽佩戴检测领域的难点这三个方面进行分析。对安全帽佩戴检测领域未来的研究方向进行展望,并提出该领域今后研究重点。 相似文献
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1 引言 80287是一个高性能的数值协处理器,它能执行多种数据类型的算术运算指令、比较指令,进行函数和超越函数计算。有关80287的说明资料,一般只停留在逻辑框图和指令一级,这对于用户使用80287来说,已经足够了。但对于我们搞测试的来说,却仍然是灾难性的。因为除了实装测试一法以外,任何测试方法都必须要有以时钟周期为基本单位的测试代码执行序列,才能进行正确的测试。一条80287的汇编语言指令,哪怕是一条最简单的指令,都包含有好多个时钟周期,有的甚至达到上千个时钟周期。因此单有逻辑框图和指令级的说明是无法获取80287的测试代码执行序列的,此其一。第二,80287不是简单的组合逻辑电路,也 相似文献
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1 引言微电子技术的发展,给测试领域带来新的挑战。一方面是VLSI芯片集成的功能越来越多,所含电路的复杂性指数函数增长。象i860微处理器芯片,内部既有控制部件、运算部件,又有RAM、三维图形部件及接口部件,芯片内集成上百万个晶体管,引出管脚达168。另一方面,芯片对用户越来越不透明。早期的集成电路门数较少,对它的说明及描述相当清晰,生成其功能测试代码不成问题。但随着功能的复杂、门数的增多,对其描述也越来越简单,停留在逻辑框图级或者指令级。如果在电路的工作系统中用实装测试法检验其正确性还较易实现,而要在测试系统中用测试码对其功能进行一一测试就比较困难了。 相似文献
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将现代重要的统计信号处理理论--高阶累积量理论引入到地震信号的分析与处理中,提出了一种基于互四阶累积量一维切片的地震信号初至自动拾取方法,并给出了该方法的基本原理与具体算法.该方法利用地震信号横向波形的相似性以及互四阶累积量对高斯色噪声不敏感的特点,实现地震信号初至时间的自动拾取.理论模型计算表明,在强高斯色噪声干扰下该方法仍能对地震信号初至起跳时间进行有效拾取,信噪比达到-3 dB;在实际资料应用中,该方法能快速准确地确定地震信号初至点的位置,与人工拾取结果基本一致. 相似文献
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