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  1. 基于粒子滤波和均值偏移算法的目标跟踪

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  2. 将均值偏移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中.该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值偏移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点.实验表明该算法有很好的实时性和鲁棒性.
  3. 所属分类:文件格式

    • 发布日期:2008-04-19
    • 文件大小:917712
    • 提供者:yanggx
  1. Image-Hashing-based-on-Human-Visual-System

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  2. 提出一种基于视觉特性的图像摘要算法,增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重,使得图像Hash更好地体现视觉特征,并提高鲁棒性。将原始图像的分块DCT系数乘以若干由密钥控制生成的伪随机矩阵,再对计算的结果进行基于分块的Watson人眼视觉特性处理,最后进行量化判决产生固定长度的图像Hash序列。本算法比未采用视觉特性的算法相比,提高了对JPEG压缩和高斯滤波的鲁棒性。图像摘要序列由密钥控制生成,具有安全性。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:168192
    • 提供者:kurt
  1. 1

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  2. 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
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:111618
    • 提供者:高子
  1. Adaptive_blind_watermark_algorithm

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  2. 一种嵌入可读水印的自适应盲水印算法,  本文提出了一种基于DWT的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细 节子带系数的特性,把细节子带系数的均值和方差作为水印信息的一部分来自适应地修改图像小波分解后某些细节 子带的系数值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折 衷. 同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测. 这里的水印是一幅有实际意义的二值图像. 实 验结果和攻击测试表明,本文提出的算
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:138806
    • 提供者:wang
  1. wave

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  2. 将均值偏移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中.该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值偏移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点.实验表明该算法有很好的实时性和鲁棒性.-The mean shift algorithm is embedded into the particle filter tracking framework of the particle filter algorithm overcomes the shortcomings of large amount of c
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:917790
    • 提供者:李时针
  1. fdkjfkdjfdkf

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  2. 数字水印文件和数字水印命令是数字水印技术在军事应用的两个重要应用。本文以一种基于分数阶傅里叶变换 (FRFT)的数字水印算法,使用chirp信号作为水印信息,嵌入到图像的分数阶傅里叶的加密域中。该算法有效地利用水印的 嵌入位置和FRFT的阶次作为密钥的同时,还利用chirp信号在分数阶傅里叶域的特点,可以很方便的检测到水印,具有良好 的不可见性和安全性的同时,还能够抵抗很强的JPEG压缩和噪声的攻击,对剪切、滤波等操作也有一定的鲁棒性。-Watermarking files and
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:1003210
    • 提供者:baibai
  1. Belief-Condensation-Filtering-

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  2. 自主导航系统中以卡尔曼滤波算法及其衍生算 法如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔 曼滤波、容积卡尔曼滤波 、鲁棒滤波或粒子滤波 等为信息处理的核心。-Autonomous navigation system with kalman filter algorithm and its derivatives Method such as extended kalman filtering, no trace, Carl Kalman filter, filtering, volume
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-12-11
    • 文件大小:3167215
    • 提供者:崔媛媛
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