搜索资源列表
EAR
- 人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优点。（3）与虹膜识别方法比较，首先，由于人脸和头发的存在，需
sanweichangjingchonggou
- 移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构，是其自主导航与环境探索的基 础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构，本文在自主移动机器人平台上构 建了三维激光测距系统，设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算 法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略，并 采用栅格划分法对重合区域进行数据精简，从而实现大范围三维场景重构。本文通过对 算法的实现和实验数据的比较分析，尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性 的探索与研
GA
- 遗传算法起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。早在本世纪40年代，就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作，但由于缺乏一种通用的编码方案，只能依赖变异而非交叉来产生新的基因结构，因而收效甚微。-Genetic algorithms originated in the biological system for the computer simulation. Early in this century, 40 year
spectralclustering-1.1
- 谱聚类算法，基于非欧几里德几何结构的算法。-Spectral Clustering
vehicle--planning
- 非结构化环境下自主车辆轨迹规划方法，路径规划的又一方法，可参考-Autonomous vehicle trajectory planning method unstructured environment
CNN
- 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。-Convolution neural network is a kind of special deep neural network model, its particula
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称