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- 详细介绍了三维模型的归一化处理,基于深度加权法向映射的三维模型检索算法
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
ALinearAlgorithmwithHighAccuracyforEstimatingFunda
- 通过引入与余差有关的代价函数,给出了一种高精度估计基础矩阵的线性算法——加权平移算法.首先 将原始输入数据加权,计算加权后数据的重心坐标,将坐标原点平移到该重心坐标,再作归一化处理.然后用8点 算法求出基础矩阵F阵的8个参数,实现了F阵的高精度估计.实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性,且余差 和对极距离都小于其他线性算法,提高了基础矩阵的精度.
基于眼裂的人脸图像归一化.doc
- 针对人脸识别中图像前期处理的人脸图像归一化问题，用AdaBoost Cascade方法检测出人脸和眼裂，提出以两眼裂中心点连线为基准进行水平旋转和尺度的归一化矫正方法。与通常的利用两眼瞳距方法相比较，该方法更加快速准确，能处理多达20°的倾斜，对戴眼镜、图像模糊、俯视、仰视、斜视等情况的鲁棒性更好。 A novel approach was presented, using the line between the two center points of the palpebral fiss
归一化处理语音的时间和音量
- 归一化处理语音的快慢和音量。
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- 一种图像检索中纹理特征提取的方法。本文介绍了基于Gabor 滤波器和Gabor 小波变换提取纹理特征的分析方法, 以及对Gabor 小波进行了高斯归一化以提高对图像检索的速度和准确度。-An image retrieval texture feature extraction methods. This article based on Gabor filters and Gabor wavelet transform to extract texture feature analysis me
AerialImageClassificationMethodBasedonFractalTheor
- 提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
DC-SA-DCT2
- 校正任意形状DCT变换的矩阵不归一化，PSNR提高，基本是最佳校正方法-Calibration of arbitrary shape DCT transform matrix is not normalized, PSNR improve, the basic is the best correction method
Image_matching
- 为了解决光谱恢复对图像匹配高精度的问题, 提出了一种高精度图像匹配算法———利用光流确定图像的运动场对图像进行匹配。该算法克服了传统的基于灰度匹配方法受图像插值精度影响的缺陷以及运算速度和精度的局限性。与基于MAD 块匹配算法和归一化相关系数块匹配算法进行比较, 该算法实现了图像序列高精度匹配, 而且硬件实现简单, 计算复杂度较低。-To address the spectrum of the resumption of high-precision image matching problem
guiyihua
- 文档中是关于数据归一化的处理说明和程序简介-Document on data normalization procedures for the handling of notes and brief
PSO_base_RBF
- PSO的RBFNN优化程序 算法步骤 1.样本数据归一化处理，即将输入输出归一化到[-1,1]区间； 2.确定RBF网络的中心和宽度； 3.以拟合误差的均方根作为性能指标，使用PSO算法优化RBF网络输出层到隐层的连接权值矩阵-PSO-RBFNN algorithm optimization procedures Step 1. Sample data normalization treatment, about input and output normalized to [-
neuralnetworks
- 包括：人工神经网络电子讲稿 神经网络中数据的归一化 神经网络模型 神经网络函数汇总等 。神经网络从入门到精通都是很有价值的参考教程-Including: artificial neural networks neural networks of electronic speech data in normalized neural network model neural network function summary and so on. Neural network from entry
nk2
- 半监督异常行为监测pdf，提出新的基于半监督学习的行为建模与异常检测方法，采用基于动态时间归整的归一化距离来建立相似矩阵-Semi-supervised monitoring abnormal behavior pdf, propose a new semi-supervised Learning based on behavior modeling and anomaly detection methods, based on Dynamic Time Warping of the norma
NLMS5
- 归一化LMS算法程序， 归一化LMS算法程序,归一化LMS算法程序，归一化归一化-Normalized LMS algorithm program, normalized LMS algorithm procedure, the normalized LMS algorithm process, the normalized LMS algorithm program, normalized normalized
Iris-segmentation
- 一篇主要介绍使用变量水平集方法进行虹膜分割的文章，之后也有其相应的归一化算法介绍以及特征提取及少部分的虹膜匹配-Introduced a level set method using the variable iris segmentation article, and then there are the corresponding normalization algorithm descr iption and a small number of feature extraction and
pca
- matlab的主元分析问题。这个程序分三部分，读入图像生成数据，归一化，然后PCA降维。在PCA降维中调用软件自带函数。-pca in matlab
基于小波变换的数字水印系统设计
- 本文提出一种基于小波变换的图像数字水印算法，通过将低频子图分块并量化其小波系数，实现水印的嵌入和提取，并对其进行抗噪声、JPEG压缩、旋转等实验。对于旋转攻击，该算法结合了图像的归一化技术。实验结果表明，该算法对常见图像处理和旋转都有较好的鲁棒性。
code
- 虹膜识别程序，识别虹膜，预处理，分割，归一化，-iris regonrization
non-Gaussian-noise-Identification
- 该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville 分布的数字调制识别新方法，该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零 中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville 分布幅度的最大值作为识别特征参数，并采用判决树分类器，实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。-This paper presents a generalized fractional Fourier transform and fractional lower order Wigner-Vill
Binary-Patch-Comparison
- 针对软件二进制补丁分析过程，提出一种指令归一化算法，用于判别补丁前后的相应基本块内指令是否发生重排序-Aiming at the analyzing process of software binary patch, this paper proposes an instruction normalization algorithm to distinguish whether the corresponding basic blocks are reordered