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Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
Measure-for-Human
- 人体运动参数检测是生成人体运动计算机仿真演示和控制拟人机器人运动的主要手段。近年来针对这 种检测方法国内外研究人员展开了广泛的研究。本文介绍了基于模型的人体运动参数检测方法的研究现状, 为人 体仿生学和拟人机器人等领域的科学研究提供依据-Mea sur e for huma n mo tio n par ameter s is a main method to g ener ate computer simulatio n o f human mot ion and t o co n
HOG
- 基于梯度方向直方图( H OG) 特征的行人检测是目前检测精度较高的主流方法。针对基于梯度直方图特征的 行人检测存在检测精度还有待提高、向量维数大的问题, 提出使用梯度直方图统计特征加颜色频率和肤色特征描述行 人, 选取一些分类能力较强的block 作为最后的特征, 使用线性SVM 分类。在INRIA 库上的实验证明, 该方法能有效地 提高检测精度。-H istog r am o f or iented g radient( H OG) based on pedestr ian de
XHQYJSDZS
- 为了快速准确地计算电噪声奇异性, 在介绍信号奇异性计算方法的基础上, 将其引入到电噪声信号分 析中, 提出一种新的基于多重分形奇异性指数计算信号电噪声的方法。新方法利用多重分形来提取电噪声中可 以表达信号内在细节特征的奇异点Hê lder指数, 通过计算电噪声中Hê lder指数的差异来进行噪声分析。通过 对实测电迁移和光耦电噪声的计算分析表明, 电迁移后期奇异性指数会发生突变 而良品光耦器件和次品光耦 器件在信号噪声的平均H ê lder指数方面差异明显。实验结果证明本方法是一
微惯性测量单元的误差整机标定和补偿
- 提出了微惯性测量单元( MIMU) 在高动态、高过载复杂应用条件下的误差整机标定和补偿方法。首先, 建立了高动态, 高过载复杂应用条件下MIMU 的误差模型, 该模型包括了结构误差, 传感器安装误差和MEMS 惯性传感器在复杂条件对精度影响较大的误差项, 指零位温度漂移、互耦误差、刻度因子非线性和微陀螺加速度效应误差; 根据模型提出了整机标定补偿方法, 该方法可以标定MIMU 的63 个误差系数, 并且不需要对单个传感器进行标定。然后, 介绍了利用最小二乘法对模型进行误差系数标定的方法和步骤,