ORB特征是一種圖像識別、追蹤和匹配中常用的特征，大名鼎鼎的ORB-SLAM就是使用的這一特征。它提取FAST特征點，并通過特征點附近的窗口矩計算特征點的方向，含方向的FAST特征也被稱為oFAST
2020-09-26 11:43:23
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機器學(xué)習(xí)技術(shù)已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進行第一次特征提取，然后將此特征輸入卷積層進行第二次特征提取。
2023-10-16 11:30:381779 
最近想在LABVIEW下做一個用USB攝像頭實現(xiàn)實時捕捉籃球或足球的移動。目前已把圖像采集搞定，而對圖像的預(yù)處理、特征提取和匹配上不知道用哪些控件。哪位大神能夠給點幫助或者有現(xiàn)成的vi嗎？萬分感謝！
2017-10-14 14:21:11
我司提供行人檢測/人體檢測/人體抓拍海思解決方案，同時還有ARM行人檢測攝像機方案。人體檢測自動識別攝像機基于視頻圖像智能分析技術(shù)原理研制，采用公司自主研發(fā)的人體輪廓識別技術(shù)，綜合識別人體頭部、肩部
2018-06-14 11:29:46
信息從REE（Rich Execution Environment）側(cè)無法獲取，從而避免了惡意軟件從REE側(cè)進行攻擊。對人臉圖像采集、特征提取、活體檢測、特征比對等處理完全在TEE中
2020-09-23 14:34:09
MATLAB中對音頻信號進行小波分解和短時傅里葉分析后怎么對信號頻譜圖中能量密度特征用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進行形態(tài)特征提取？
2020-10-12 18:21:04
技術(shù)被認為是最有前途的生物識別技術(shù)之一。虹膜識別技術(shù)的一般過程虹膜識別技術(shù)的過程一般來說分為：虹膜圖像獲取、圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配四個步驟。虹膜圖像獲取是指使用特定的數(shù)字攝像器材對人的整個眼部
2009-11-28 11:53:04
九宮格里尋找連在一起的像素，如果能找到便將該像素便將該像素的坐標(biāo)（位于X行，y列）寫入到鏈表里。如此循環(huán)，直到找完所有像素。完成連通分量的提取后便是特征提取了，我們還是采用九宮格分割法，將取得的圖像平均
2022-08-31 16:16:36
基于matlab的人臉檢測K-L的人臉識別（膚色分割和特征提取）[hide] [/hide]《labview人臉識別》課程鏈接：http://url.elecfans.com/u/bc0e010da8
2012-02-22 16:45:03
空間能量的統(tǒng)計特征成特征矢量，并利用FISHER準(zhǔn)則函數(shù)進行特征選擇，根據(jù)特征矢量設(shè)計支持向量機分類器，對三類音頻進行分類識別。實驗結(jié)果表明，該方法提取的特征矢量在音頻信號分類中是非常有效的。
2011-03-04 20:46:21
的兩維處理方法，并用于三種數(shù)字信號的特征分析。最后詳細介紹了基于聯(lián)合頻率分析的特征提取及識別過程，給出了仿真測試結(jié)果。
2021-04-21 06:17:47
雷達系統(tǒng)，研究了葉簇穿透人體微多普勒特征提取和跟蹤技術(shù)。目前對于人體微多普勒信號仿真的研究幾乎都是基于單站雷達，雙站雷達人體微多普勒大小不僅與人體運動方向有關(guān)，還與雙站角大小有關(guān)，雙站雷達散射截面
2021-12-20 15:49:31
`如何將脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，體視學(xué)，F(xiàn)ourier變換，小數(shù)冪指數(shù)濾波器結(jié)合實現(xiàn)藥材顯微圖像的特征提取？`
2015-04-16 12:25:45
怎樣去提取基于視頻流的興趣HOG特征呢？其具體原理是什么？
2021-10-22 06:01:34
圖像處理，手指靜脈圖像的特征提取和識別前期研究
2012-05-11 11:51:27
"特點的基礎(chǔ)上,先將手背靜脈圖像"分塊",再對分塊后的圖像進行FRAT變換,并提出一種向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背靜脈圖像紋理特征,最后通過特征匹配進行分類識別
2010-04-24 09:58:17
特征從高維特征空間壓縮到低維特征空間，并提取有效故障特征以提高故障診斷率就成了一個重要的課題。本文將簡要介紹部分模擬電路故障診斷中使用的特征提取方法的原理步驟及其優(yōu)缺點，為進一步的研究打下
2016-12-09 18:15:39
共線點之間的連續(xù)性和完整性,并在不同的尺度圖像中根據(jù)邊緣特征的特點選擇不同處理方法,來實現(xiàn)低分辨率條件下完整直線特征的粗略提取和高分辨率的精確定位。最后用高分辨率SAR圖像跑道檢測實驗進行了驗證,并將
2010-05-06 09:04:04
在現(xiàn)有基于已知特征項特征提取算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于已知特征項和環(huán)境相關(guān)量的特征提取算法。該算法通過已知特征項搜索頻繁項集，提高了特征提取速度。環(huán)境相關(guān)量的
2009-04-18 09:37:01
17 提出一種基于分塊離散余弦變換(DCT)與奇異值分解閾值壓縮(TCSVD)的人臉特征提取與識別算法。該算法對人臉圖像進行分塊DCT變換，根據(jù)圖像塊位置和能量分布選擇不同的DCT高低頻分
2009-04-23 09:57:5424 提出了一種新的人臉特征提取方法，該方法采用DCT對人臉圖像進行降維和去噪，并通過KDA提取人臉特征?；谠?b class="flag-6" style="color: red">特征，采用NN分類器，對ORL人臉庫進行分類識別，僅用28個特征平均
2009-05-25 22:04:1015 本文運用主成份分析法對鑄造零件表面缺陷數(shù)字圖像進行特征提取，提出了簡化零件表面質(zhì)量自動檢測計算量的新方法，具體地闡述了主成份分析法的原理、計算方法、數(shù)字圖像
2009-05-30 14:52:4914 人臉識別是模式識別和機器視覺領(lǐng)域中的一個重要課題，其中，特征提取是人臉識別中的一個重要部分。本文利用邊緣檢測、積分投影及模板匹配等相結(jié)合的方法，比較準(zhǔn)確的
2009-06-04 08:49:0431 詳細介紹了基于KPCA入侵檢測系統(tǒng)特征提取的工作原理，并在MATLAB環(huán)境下利用KDDCUP99數(shù)據(jù)集進行了基于KPCA特征提取的仿真實驗，結(jié)果表明KPCA能對樣本能進行很好的降維，并可保持
2009-09-23 11:36:4816 SISAR功率譜特征提取方法:文主要研究了對SISAR全息信號功率譜歸一化處理獲得識別特征的方法。通過分析側(cè)影成像全息信號和目標(biāo)側(cè)影雷達截面積的關(guān)系，導(dǎo)出由計算雷達截面積的方
2009-10-23 10:26:2112 基于廣義典型相關(guān)分析的仿射不變特征提取方法:該文結(jié)合廣義典型相關(guān)分析(GCCA)理論，提出了一種新的圖像仿射不變特征提取方法。首先，基于多尺度自卷積變換(MSA)構(gòu)造了一組新
2009-10-29 12:52:5317 該文基于合成孔徑雷達(SAR)圖像低信噪比的特點，設(shè)計了一種基于融合邊緣檢測的線性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到邊緣點，然后利用Radon變換得出線基元，最
2009-11-17 15:20:5419 該文提出了一種基于小波域非負矩陣分解特征提取的合成孔徑雷達圖像目標(biāo)識別方法。該方法對圖像二維離散小波分解后提取低頻子帶圖像，用非負矩陣分解對低頻子帶圖像提取特
2009-11-21 11:58:4821 特征提取是模式識別中的關(guān)鍵技術(shù)之一，本文提出了一種基于改進ReliefF 算法的主成分特征提取方法，通過該方法進行主特征特征提取可以有效降維，大大減輕了后續(xù)的分類器的
2009-12-12 13:47:4527
本文提出一種特征點與模板匹配相結(jié)合的圖像拼接方法,先對相鄰兩幅圖像利用Harris算子提取特征點,然后根據(jù)特征點的位置確定模板的大小和位置,大大減小了圖像拼接的計算量,
2010-02-21 14:38:1438
特征提取是聲目標(biāo)識別的關(guān)鍵。由于車輛噪聲信號的非平穩(wěn)特性，傳統(tǒng)特征提取方法有很大局限性。介紹小波分析方法在車輛噪聲信號特征提取中的應(yīng)用，仿真結(jié)果證
2010-12-31 17:16:280 摘要：針對常規(guī)特征提取方法存在著問題不足，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于互信息熵的特征提取方法，并通過特征提取實例加以說明。結(jié)果表明這兩種方法是可行和有效的。
2006-03-11 13:14:211858 
摘要：提出了一種基于小波和熵提取圖像字符特征的方法。該方法利用小波變換對圖像字符進行多尺度分解，用marr零交叉邊緣檢測算子提取邊緣；用基于判別熵最小化提取每
2006-03-24 13:30:021023 
特征提取是目標(biāo)識別的關(guān)鍵，如何從有限的測量數(shù)據(jù)中獲取有效、可靠的特征參數(shù)，是特征提取中重點考慮的問題。本文采用EMD方法對語音信號進行頻率特征提取，可以較好地降低語音
2011-10-10 15:11:4241 文中主要介紹了基于分形維數(shù)提取法、小波提取法、Gabor濾波器提取法、灰度共生矩陣提取法等紋理特征提取的原理和步驟等,并對各個方法的優(yōu)、缺點進行了歸納總結(jié)。
2012-02-22 11:11:2610 Dalal等人提出的基于梯度方向直方圖(HOG)的人體識別算法具有較高精度，因此成為了人體識別領(lǐng)域熱門研究的對象，文中提出了一種快速HOG特征提取算法，并用支持向量機(SVM)訓(xùn)練得到人
2012-06-26 13:39:4453 針對傳統(tǒng)漢字字符特征提取方法的不足，提出了一種基于Gabor變換，對圖像紋理特征的方向性敏感的字符特征提取方法。先將灰度字體圖像進行二值化、歸一化處理，再利用Gabor濾波器進
2012-08-29 17:10:020 研究了基于小波分析的車牌圖像定位、分割、大小歸一化方法，并分析了奇異值分解算法的數(shù)學(xué)原理和算法。利用奇異值分解作為代數(shù)特征提取方法，獲得圖像的有效特征描述。以Mat
2012-10-17 11:08:0128 針對人臉識別中的特征提取問題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢來進行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征
2013-01-22 14:25:2654 特征提取是掌紋識別研究中最基本的問題之一，對于掌紋圖像識別而言，提取有效的分類特征是完成掌紋識別任務(wù)的一個關(guān)鍵問題。掌紋特征提取的本質(zhì)就是把原始的高維掌紋圖像樣本
2013-09-16 14:14:010 基于最優(yōu)Morlet小波自適應(yīng)包絡(luò)解調(diào)的弱故障特征提取方法_侯新國
2017-01-07 18:21:311 基于加權(quán)多尺度張量子空間的人臉圖像特征提取方法_王仕民
2017-01-08 10:57:061 基于多尺度融合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像特征提取_王昊
2017-01-08 11:13:290 為了提高電梯門鎖的檢測精度和效率，提出采用圖像識別的方法實現(xiàn)電梯門鎖嚙合深度的測量。首先，通過觸點接通電壓突變的特性采集電梯門閉合瞬間的門鎖圖像，然后在HSV空間中采用閡值法分割出圖像中的紅色標(biāo)記
2017-11-11 15:16:069 計算機視覺的特征提取算法研究至關(guān)重要。在一些算法中，一個高復(fù)雜度特征的提取可能能夠解決問題（進行目標(biāo)檢測等目的），但這將以處理更多數(shù)據(jù)，需要更高的處理效果為代價。而顏色特征無需進行大量計算。只需將數(shù)字圖像中的像素值進行相應(yīng)轉(zhuǎn)換，表現(xiàn)為數(shù)值即可。因此顏色特征以其低復(fù)雜度成為了一個較好的特征。
2017-11-16 14:12:124558 識別特征。針對激光網(wǎng)格標(biāo)記圖像的特點，在隨機抽樣一致性RANSAC算法的基礎(chǔ)上，提出了像素權(quán)重化和假設(shè)模型預(yù)檢驗的方法，用于激光網(wǎng)格標(biāo)記的直線特征提取。實驗結(jié)果表明，該方法不僅克服了RANSAC算法計算量大和參數(shù)敏感的缺點
2017-11-17 17:26:003 HOG特征是一種簡單高效的常用來進行物體檢測的特征描述子，廣泛應(yīng)用于行人檢測等領(lǐng)域，然而在處理海量圖片時卻面臨著嚴(yán)峻的性能挑戰(zhàn)。解決方法之一就是通過使用神威太湖之光超級計算機的處理器節(jié)點對海量圖像
2017-11-21 16:48:039 人臉檢測是一個非常復(fù)雜的模式，人臉面部特征提取及識別成為當(dāng)前計算機圖像處理相關(guān)學(xué)科的一個極具挑戰(zhàn)的課題。而基于Carvelet變換的人臉特征提取及識別的意義在于Curvelet繼承了小波分析優(yōu)良
2017-11-30 15:09:365183 
基于SIFT特征點的配準(zhǔn)是圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域里常采用的一種方法。但是，在復(fù)雜背景下，圖像SIFT特征點通常量大且冗余，這會帶來浪費存儲空間、容易誤配、配準(zhǔn)耗時多等問題。針對這些缺點，提出了一種去冗余
2017-12-01 15:08:380 的細節(jié)分量有高度的局部相關(guān)性 ，這為特征提取提供了有力的條件。利用小波變換進行紋理特征提取 ，在紋理分析、圖像壓縮、工業(yè)品表面缺陷檢測中得到大量的應(yīng)用。
2017-12-01 14:47:5212395 
針對眼底出血圖像中出血形態(tài)各異、干擾目標(biāo)多的特性，為提高出血檢測精度，同時降低非出血目標(biāo)引起的干擾，提出了一種基于眼底圖像三個彩色通道的出血特征提取方法。該方法利用眼底出血圖像在不同彩色通道的表現(xiàn)
2017-12-11 16:13:000 針對說話人識別系統(tǒng)中存在的有效語音特征提取以及噪聲影V向的問題，提出了一種新的語音特征提取方法基于S變換的美爾倒譜系數(shù)（ SMFCC）。該方法是在傳統(tǒng)美爾倒譜系數(shù)（MFCC）的基礎(chǔ)上利用S變換的二維
2017-12-18 11:29:041 針對現(xiàn)有行為特征提取方法識別率低的問題，提出了一種融合稠密光流軌跡和稀疏編碼框架的無監(jiān)督行為特征提取方法（ DOF-SC）。首先，在稠密光流（DOF）軌跡提取的基礎(chǔ)上，對以軌跡為中心的原始圖像塊進行
2017-12-26 18:48:520 捕獲問題，并對其特征參數(shù)提取算法進行了研究。針對跳頻信號的特征提取，研究了一種基于小波脊線的特征提取算法，通過matlab仿真實驗對方法的性能進行了驗證，實驗表明基于小波脊線的特征提取算法有很大的性能優(yōu)勢，進一步提
2018-01-04 14:04:490 針對人體動作識別中時空特征提取問題，提出一種基于層次時間記憶（ HTM）架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，用來提取圖像幀的時空特征。將圖像幀構(gòu)建成樹型節(jié)點層次結(jié)構(gòu)，在每一層中，通過歐氏距離分組來提取圖像樣本的空間
2018-01-17 17:27:250 構(gòu)成特征。Hog特征結(jié)合SVM分類器已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像識別中，尤其在行人檢測中獲得了極大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM進行行人檢測的方法是法國研究人員Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今雖然有很多行人檢測算法不斷提出，但基本都是以HOG+SVM的思路為主。
2018-01-22 16:30:5118445 
針對傳統(tǒng)剩余電流保護裝置只能監(jiān)測到總泄漏電流信號大小，但不能根據(jù)監(jiān)測到的總泄漏電流信號自動分類和識別觸電類型，提出了一種基于統(tǒng)計特征參數(shù)與支持向量機的觸電信號暫態(tài)特征提取及故障類型識別的新方法。該
2018-01-23 17:12:594 自動檢測出所有的符合斑馬線特征的區(qū)域，再利用梯度極大值比較等人工特征提取方法進一步精確檢測范圍。通過實驗分析與數(shù)據(jù)訓(xùn)練，結(jié)果表明這種方法運算速度能在60 ms內(nèi)，且識別出的斑馬線精確度高達96%。
2018-02-24 15:52:136 針對液壓泵故障特征提取問題，提出了一種基于奇異值分解和小波包變換的液壓泵振動信號特征提取方法。通過奇異值分解將噪聲非均勻分布的液壓泵振動信號正交分解為噪聲分布相對均勻的分量，對各分量進行小波包閾值去
2018-03-05 14:07:530 MathWorks演示了基于模型的設(shè)計，用于在Zynq上對HOG算法和人體檢測器進行快速原型設(shè)計。
該設(shè)計在MATLAB和Simulink中建模和驗證，然后針對Xilinx ZC706 Zynq開發(fā)套件上的Zynq-7045。
2018-11-23 06:22:002840 針對電影評分中特征提取效率較低的問題，提出了與QR分解相結(jié)合的Nystrom方法。首先，利用自適應(yīng)方法進行采樣，然后對內(nèi)部矩陣進行QR分解，將分解后的矩陣與內(nèi)部矩陣進行重新組合并進行特征分解
2019-01-04 09:36:191 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是圖像邊緣檢測和特征提取實驗報告的詳細資料說明目的包括了：1.了解圖像邊緣檢測的原理。自己實現(xiàn)邊緣檢測算法，對特定的幾幅圖像進行邊緣檢測，并達到較好的效果。2.了解特征提取的原理，并對圖像中存在的一些特征進行特征提取。
2019-04-19 08:00:002 目標(biāo)識別部分是在快速檢測的結(jié)果上進行，快速檢測部分提供了目標(biāo)的疑似區(qū)域，在疑似區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像上，形成目標(biāo)切片、提取特征、分類器判定，形成目標(biāo)候選區(qū)域。目標(biāo)識別部分的主要工作體現(xiàn)在分類器的訓(xùn)練，因為識別部分只是使用與訓(xùn)練部分相同的特征提取方式，以及分類模型的導(dǎo)入等。
2019-08-26 09:48:039237 圖像進行識別是基于對其視頻或者圖像的序列進行分析處理；對檢測出的人體運動目標(biāo)進行運動特征提取和分類識別，從而達到理解和描述其行為的目的。基于視頻圖像的人體運動特征分析在智能視頻監(jiān)控、智能接口、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)
2019-10-18 17:31:1618 很多。大多數(shù)活體檢測方法是研究性質(zhì)的，它們大多基于特征提取與訓(xùn)練的方式，這類方法的準(zhǔn)確性是不可控的。另一類方法是要求用戶做轉(zhuǎn)頭、搖頭、眨眼或者張嘴等動作，但是這類方法對于視頻的防欺騙性不高。 為克服人臉識別系
2020-03-11 16:06:005116 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是基于Labview的語音模式識別MFCC原理特征提取。
2020-01-09 08:00:0043 本文主要闡述了語音識別算法及語音識別特征提取方法。
2020-04-01 09:24:4932350 
是DimensionalityReduction（降維）的兩種方法，針對于the curse of dimensionality(維災(zāi)難)，都可以達到降維的目的。但是這兩個有所不同。 特征提取（Feature Extraction
2020-09-14 16:23:204693 
傳統(tǒng)非接觸式人體尺寸測量中的關(guān)鍵特征點是根據(jù)人體各部位的比例關(guān)系直接提取，該方法對人體體型和著裝要求嚴(yán)格，導(dǎo)致在多數(shù)情形下獲取的關(guān)鍵特征點存在較大誤差。為此，提出一種基于自適應(yīng)人體結(jié)構(gòu)分割（ABSS
2021-03-16 09:41:3516 其目的是去除干擾、噪聲，將原始圖像編程適于計算機進行特征提取的形式，主要包括圖像采樣、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像編碼與壓縮和圖像分割。
2021-03-27 09:17:329068 
圖像特征 傳統(tǒng)的圖像特征提取（特征工程）主要是基于各種先驗?zāi)Ｐ?，通過提取圖像關(guān)鍵點、生成描述子特征數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)匹配或者機器學(xué)習(xí)方法對特征數(shù)據(jù)二分類/多分類實現(xiàn)圖像的對象檢測與識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過
2021-04-30 09:11:573176 
圖像特征 傳統(tǒng)的圖像特征提取（特征工程）主要是基于各種先驗?zāi)Ｐ?，通過提取圖像關(guān)鍵點、生成描述子特征數(shù)據(jù)、進行數(shù)據(jù)匹配或者機器學(xué)習(xí)方法對特征數(shù)據(jù)二分類/多分類實現(xiàn)圖像的對象檢測與識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過
2021-05-20 10:49:085866 
解決上述問題，文中提出一種基于擴展Har特征提取和 DBSCAN密度聚類的鋼軌識別算法。首先通過仿射變換、池化、灰度均衡仳、邊緣檢測等算法對圖像進行預(yù)處理，然后基于擴展Haar特征提取圖像中鋼軌的特征點，最后利用 DBSCAN算法對特
2021-06-16 15:03:495 。使用特征提取算法從訓(xùn)練集圖像中分解岀一系列基圖像，闡述了基圖像分解和提取的算法流程，通過將測試集圖像投影到k個基圖像枃成的空間中得到投影系數(shù)，建立由投影系數(shù)和基圖像重構(gòu)原圖像的方法和過程。實驗結(jié)果表眀，通過控
2021-06-16 16:01:2519 基于中軸變換的改進骨架特征提取方法
2021-06-27 15:38:1925 基于并行附加特征提取網(wǎng)絡(luò)的SSD地面小目標(biāo)檢測模型 來源：《電子學(xué)報》 ，作者李寶奇等 摘 要: 針對SSD原始附加特征提取網(wǎng)絡(luò)(Original Additional Feature
2022-02-17 16:41:252075 HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在對象檢測與模式匹配中是一種常見的特征提取算法，是基于本地像素塊進行特征直方圖提取的一種算法，對象局部的變形與光照影響有很好
2022-07-05 11:02:123015 特征提取是計算機視覺中的一個重要主題。不論是SLAM、SFM、三維重建等重要應(yīng)用的底層都是建立在特征點跨圖像可靠地提取和匹配之上。特征提取是計算機視覺領(lǐng)域經(jīng)久不衰的研究熱點，總的來說，快速、準(zhǔn)確、魯棒的特征點提取是實現(xiàn)上層任務(wù)基本要求。
2022-07-11 10:28:144811 , 而特征提取作為降維的一種重要方法,具有降維速度快等優(yōu)點。 因此,特征提取對高光譜圖像的利用有重要意義。
2022-09-26 13:53:006465 
邊緣提取
圖像梯度用于邊緣檢測。邊緣是像素值發(fā)生躍遷的地方，是圖像的顯著特征之一，在圖像特征提取、目標(biāo)檢測等方面都有重要的作用。
圖像中有灰度值的變化就會有梯度，從而產(chǎn)生邊緣，在邊緣處，具有變化的強弱及方向。這時一些常見的圖像識別算法的基礎(chǔ)，比如 hog，sift，都是基于梯度的。
2023-02-08 17:09:031672 
人體識別圖像技術(shù)是一種通過分析人體圖像（如照片或視頻）來識別個體身份的技術(shù)。它主要基于人體特征（如膚色、體型等）進行分析，通過對人體姿態(tài)、步態(tài)、外觀等因素的提取與建模，實現(xiàn)人體身份的識別。 人體識別
2023-05-25 14:57:392866 人體分割識別圖像技術(shù)是一種將人體從圖像中分割出來，并對人體進行識別和特征提取的技術(shù)。該技術(shù)主要利用計算機視覺和圖像處理算法對人體圖像進行預(yù)處理、分割、特征提取和識別等操作，以實現(xiàn)自動化的身份認證
2023-06-15 17:44:491718 圖像識別是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向。經(jīng)過多年的研究，圖像識別技術(shù)取得了一定的研究進展。圖像識別主要包含特征提取和分類識別，而其中的特征提取是圖像識別技術(shù)發(fā)展的瓶頸問題，直接決定著識別性能的好壞
2023-07-18 11:23:503 圖像識別是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向。經(jīng)過多年的研究，圖像識別技術(shù)取得了一定的研究進展。圖像識別主要包含特征提取和分類識別，而其中的特征 提取是圖像識別技術(shù)發(fā)展的瓶頸問題，直接決定著識別
2023-07-19 10:27:044 特征提取：通過模擬矩陣處理圖像數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征，為后續(xù)的圖像識別提供依據(jù)。 圖像分類和識別：利用深度學(xué)習(xí)模型對模擬矩陣中的特征進行分類和識別，對圖像進行分類、標(biāo)注和識別。 圖像檢索：根據(jù)模擬矩陣中的數(shù)據(jù)和模型預(yù)
2023-09-04 14:17:201093 
圖像識別的自動學(xué)習(xí)和自動訓(xùn)練。 首先，讓我們了解一下圖像識別的基本概念。圖像識別是指通過計算機程序識別和理解圖像內(nèi)容的過程。自動學(xué)習(xí)和自動訓(xùn)練是指計算機通過觀察和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，自動提取特征并訓(xùn)練模型來實現(xiàn)圖像識別的能力。 在Python中，有許
2024-01-12 16:06:191262 圖像識別技術(shù)是一種通過計算機對圖像進行分析和理解的技術(shù)。它借助計算機視覺、模式識別、人工智能等相關(guān)技術(shù)，通過對圖像進行特征提取和匹配，找出圖像中的目標(biāo)物體或模式，并進行分類、檢測、跟蹤等任務(wù)
2024-02-02 11:01:424850 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強大的特征提取和分類能力，為圖像識別帶來了革命性的進步。本文將詳細介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用案例，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在面部識別、自動駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手寫數(shù)字識別中的實踐。
2024-07-01 14:19:541627 圖像檢測和圖像識別是計算機視覺領(lǐng)域的兩個重要研究方向，它們在許多應(yīng)用場景中都有著廣泛的應(yīng)用。盡管它們在某些方面有相似之處，但它們之間還是存在一些明顯的區(qū)別。本文將從多個角度對圖像檢測和圖像識別進行
2024-07-03 14:41:312688 檢測技術(shù)是指利用計算機視覺技術(shù)，對圖像中的特定目標(biāo)進行定位和識別的過程。它通常包括圖像預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)檢測和后處理等步驟。圖像檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如交通監(jiān)控、醫(yī)療診斷、工業(yè)自動化等。 圖像識別
2024-07-03 14:43:281506 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種特別適用于圖像識別任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它通過模擬人類視覺系統(tǒng)的處理方式，利用卷積、池化等操作，自動提取圖像中的特征，進而實現(xiàn)高效的圖像識別。本文將從CNN的基本原理、構(gòu)建過程、訓(xùn)練策略以及應(yīng)用場景等方面，詳細闡述如何利用CNN實現(xiàn)圖像識別。
2024-07-03 16:16:163458 圖像識別算法： 邊緣檢測 ：邊緣檢測是圖像識別中的基本步驟之一，用于識別圖像中的邊緣。常見的邊緣檢測算法有Canny邊緣檢測器、Sobel邊緣檢測器和Laplacian邊緣檢測器。 特征點檢測 ：特征點檢測是識別圖像中的關(guān)鍵點，這些關(guān)鍵點在圖像中具有獨特的屬性，如角點、邊緣點等。常見的特征點檢測算
2024-07-16 10:40:182382 的過程。它涉及到圖像的獲取、預(yù)處理、特征提取、分類和識別等多個環(huán)節(jié)。 1.2 重要性 圖像識別技術(shù)在人工智能領(lǐng)域具有重要的地位，它使計算機能夠“看”和“理解”圖像，為機器視覺、自動駕駛、醫(yī)學(xué)診斷、安全監(jiān)控等眾多領(lǐng)域提供了技術(shù)支持。 二、圖像識別的發(fā)展歷程 2.1 早期
2024-07-16 10:44:422980 值化、濾波、邊緣檢測等操作。這些操作可以提高圖像的質(zhì)量，減少噪聲，突出圖像的特征，為后續(xù)的特征提取和分類器設(shè)計提供基礎(chǔ)。 1.1 去噪 去噪是去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量的過程。常見的去噪方法有均值濾波、中值濾波
2024-07-16 10:46:293502 計算機視覺技術(shù)對圖像進行處理、分析和理解，從而實現(xiàn)對圖像中的目標(biāo)、場景、行為等信息的識別和理解。圖像識別技術(shù)包括圖像預(yù)處理、特征提取、分類器設(shè)計、模型訓(xùn)練等多個環(huán)節(jié)。 1.2 自然語言處理的定義 自然語言處理（Natural Language Proces
2024-07-16 10:54:432302 圖像識別算法是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，其目標(biāo)是使計算機能夠像人類一樣理解和識別圖像中的內(nèi)容。圖像識別算法的核心技術(shù)包括以下幾個方面： 特征提取 特征提取是圖像識別算法的基礎(chǔ)，它從原始圖像
2024-07-16 11:02:301786 圖像識別算法是計算機視覺領(lǐng)域的核心任務(wù)之一，它涉及到從圖像中提取特征并進行分類、識別和分析的過程。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別算法已經(jīng)取得了顯著的進展。本文將介紹圖像識別算法的主要方法，包括
2024-07-16 11:14:558925 圖像檢測和圖像識別是計算機視覺領(lǐng)域的兩個重要概念，它們在許多應(yīng)用場景中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。 1. 定義 1.1 圖像檢測 圖像檢測（Object Detection）是指在圖像或視頻中識別和定位感興趣
2024-07-16 11:19:088109
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