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此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程,包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像,灰度图像的二值化,直方图修正,去除干扰、噪声以及差异,边缘增强等;第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异,在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化,形成影像特征,而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征,得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征;分类判决作为第三模块,则是要在第二步的基础上采用某种分
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一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法,先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
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A novel fault feature extraction method based on the local mean decomposition technology
and multi-scale entropy is proposed in this paper. When fault occurs in roller bearings, the
vibration signals picked up would exactly display non-stationary
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基于 AAM 的人脸特征定位方法在建立人脸模型过程中,不但考虑
局部特征信息,而且综合考虑到全局形状和纹理信息,通过对人脸形状特征和纹
理特征进行统计分析,建立人脸混合模型,即为最终对应的 AAM 模型。-AAM facial features localization method based on face model in establishing the process, not only consider local feature information, and consi
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