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2019-01-16 11:35:31246
246人臉識別活體檢測技術(shù)探討
使用RNN的方法。CNN的方法能達到很好的效果，但通常比較耗時，不能滿足實際應(yīng)用中嵌入式設(shè)備的實時識別的要求。而且，當物理特征挑選使用恰當時，第一種方法能夠達到非常好、甚至超越CNN的效果。活體檢測
2019-01-23 14:28:33333
333圖像邊緣檢測和特征提取實驗報告的詳細資料說明
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
2基于HOG+SVM的目標檢測與識別的方案設(shè)計和分析
目標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的疑似區(qū)域，在疑似區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像上，形成目標切片、提取特征、分類器判定，形成目標候選區(qū)域。目標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 09:48:038100
8100人體運動特征識別研究和圖像預(yù)處理及運動目標檢測的資料說明
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?；谝曨l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
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機器學(xué)習(xí)之特征提取 VS 特征選擇
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 16:23:203735
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新型著裝人體多特征提取和尺寸測量算法
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
16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣實現(xiàn)不變性特征提取的？
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 09:11:572363
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為什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以做到不變性特征提取？
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 10:49:084374
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基于特征提取和密度聚類的鋼軌識別算法
速度。為解決上述問題，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
5基于特征的基圖像提取和重構(gòu)方法
。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 16:01:254
4基于并行附加特征提取網(wǎng)絡(luò)的SSD地面小目標檢測模型
基于并行附加特征提取網(wǎng)絡(luò)的SSD地面小目標檢測模型 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 16:41:251156
1156OpenCV預(yù)訓(xùn)練SVM行人HOG特征分類器實現(xiàn)多尺度行人檢測
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 11:02:121554
1554計算機視覺中不同的特征提取方法對比
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 10:28:142288
2288高光譜圖像特征提取方法綜述
高光譜遙感技術(shù)具有能同時反映遙感對象空間特征和光譜特征等獨特優(yōu)勢,但這些優(yōu)勢也帶來了波段眾多 且相關(guān)性強、數(shù)據(jù)冗余度高、不利于進一步處理與利用等問題。 通過降維可以減少數(shù)據(jù)中的冗余信息,提高處理效率, 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 13:53:003779
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圖像處理基礎(chǔ)知識 2
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 17:09:03637
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人體識別圖像技術(shù)的原理及分類
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 14:57:39921
921人體分割識別圖像技術(shù)的原理及應(yīng)用
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 17:44:49635
635關(guān)于圖像識別的三大要點
圖像識別是識別圖像或視頻中的目標或特征的過程。這項技術(shù)已應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如缺陷檢測、醫(yī)學(xué)成像和安全監(jiān)控。
2023-07-13 10:00:511028
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基于cnn車牌識別算法案例 深度學(xué)習(xí)的圖像識別研究
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
3圖像識別技術(shù)原理 深度學(xué)習(xí)的圖像識別應(yīng)用研究
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 10:27:042
2模擬矩陣在圖像識別中的應(yīng)用
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 14:17:20297
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圖像識別技術(shù)原理 圖像識別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
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，找出圖像中的目標物體或模式，并進行分類、檢測、跟蹤等任務(wù)
2024-02-02 11:01:42475
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工商網(wǎng)監(jiān)
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