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针对目前的纵横弹性网格技术不能有效提取到汉字撇和捺笔划模糊特征的不足,结合双弹性网格技术和汉字的模糊特征提取方法,提出一种双弹性网格模糊特征提取方法.该方法首先利用双弹性网格技术对汉字图像进行网格划分,并对该图像进行横、竖、撇、捺笔划分解,得到4个方向子图像;然后采用双弹性网格技术及网格字块间的相关模糊性对子图像提取特征.通过实验证明,该方法在处理大类别手写体汉字识别时,因其稳定性高,识别效果好,从而明显优于很多其他的特征提取方法. 相似文献
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现有的指纹细化算法存在着很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对OPTA(One-Pass Thin-ning Algorithm)算法和改进的OPTA算法进行了深入的分析和研究,指出了各自的优点和缺点。在此基础上提出了一种基于改进的OPTA的并串混合细化算法。该算法扩展了改进的OPTA算法的消除模板,舍弃保留模板,同时用缩小的消除模板来彻底细化。对以上算法进行了编程实验。实验结果表明,算法不仅保持了改进的OPTA算法的优点,也继承了OPTA算法的并行性,是一种较为理想的细化算法。 相似文献
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目的 图像之间的颜色迁移技术是近些年来研究的热点,如今社会这种技术更多地应用于生活中相片的颜色调节,而传统的颜色迁移技术都是面向图像一般化处理。提出了一种针对于肤色的自适应颜色迁移算法。方法 首先,用户通过人机交互指定图像需要肤色变换的区域,在YCbCr空间内,初次获得肤色区域,实现肤色数据的粗提取。其次,利用在lɑβ空间中肤色分量的分布特性,实现对纯肤色信息的精确提取。最后,通过对应的转换规则,实现对肤色的转换。结果 实验数据显示,该算法实现的转换后的肤色相比于其他算法,肤色特征更自然,在人脸区域避开改变非肤色区域的色彩信息,并且保持了处理前图像的清晰度,具有很强的应用性。结论 该算法只对选择的肤色信息进行处理,避开非肤色数据,保持了其他事物的原有色彩,实现对肤色的自适应选取,实现自动肤色迁移,在差别很大的肤色之间实现的转换也取得了较好的效果。 相似文献
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近年来,超像素算法被应用到计算机视觉的各个领域。超像素捕获图像冗余信息,降低图像后续处理的复杂度。超像素分割作为图像的预处理过程需要满足图像处理的实时性和准确性。在SLIC算法的框架下,所提算法的主要目的是提高超像素分割的效率;通过原图像降尺度过程,提取原图像中少量像素,生成降尺度图像;利用SLIC算法对降尺度图像进行超像素分割;初次超像素分割之后,根据降尺度图像的分割结果对原图像中像素进行K近邻分类,实现原图像的超像素最终分割结果。实验表明,对于同一处理对象,在准确度相近的状态下,本算法处理速度高于SLIC算法。 相似文献
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针对人脸图像匹配在光照、姿态、表情等复杂背景下匹配耗时较长且正确率较低的问题,提出一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)结合余弦相似度(Cosine Similarity,CS)的人脸匹配算法,通过构建圆形分区的特征描述符,降低特征向量维数,利用正反双向匹配以及匹配点对集中各匹配点对之间近似满足余弦相似的原则,采用余弦相似度来进行误匹配点对的剔除。在FEI人脸数据库上与目前流行的人脸匹配算法进行对比实验,实验结果证明了该算法在保证人脸匹配正确率和匹配点对数量的前提下,匹配速度平均提高2~2.5倍。 相似文献
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基于DV-Hop算法的误差改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传感器网络由于资源受限,定住算法需要考虑定位精度,网络购建成本,通信、计算开销等多方面因素。结合上述的评价标准以及分类方式.通过分析典型的DV—Hop的误差产生原因,提出改进方案,并利用仿真环境实现。 相似文献
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2005统计机器翻译研讨班研究报告 总被引:4,自引:1,他引:4
2005年7月13日至15日,中国科学院自动化研究所、计算技术研究所和厦门大学计算机系联合举办了我国首届统计机器翻译研讨班。本文主要介绍本次研讨班参加单位的测试系统和实验结果,并给出相应的分析。测试结果表明,我国的统计机器翻译研究起步虽晚,但已有快速进展,参评系统在短期内得到了较好的翻译质量,与往年参加863评测的基于规则方法的系统相比性能虽还有差距,但差距已经不大。从目前国际统计机器翻译研究的现状和发展趋势来看,随着数据资源规模的不断扩大和计算机性能的迅速提高,统计机器翻译还有很大的发展空间。在未来几年内,在基于短语的主流统计翻译方法中融入句法、语义信息,必将成为机器翻译发展的趋势。 相似文献