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学科分类
工业技术 | 426篇 |
出版年
2023年 | 2篇 |
2022年 | 2篇 |
2021年 | 1篇 |
2020年 | 2篇 |
2019年 | 8篇 |
2018年 | 5篇 |
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2016年 | 4篇 |
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2014年 | 9篇 |
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2012年 | 13篇 |
2011年 | 26篇 |
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2009年 | 40篇 |
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2007年 | 35篇 |
2006年 | 44篇 |
2005年 | 47篇 |
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2003年 | 19篇 |
2002年 | 12篇 |
2001年 | 8篇 |
2000年 | 1篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 2篇 |
排序方式: 共有426条查询结果,搜索用时 12 毫秒
421.
本文将统计模型和动态轮廓模型合理有效地集成,提出了一种基于多层混合模型的图像分割方法。应用统计模型能够对目标图像进行快速的定位,但是由于统计方法的应用以及采用基于边缘灰度的搜索匹配方法,使其无法得到精确的轮廓信息。提出通过给动态轮廓模型增加有效参数的方法,进行图像轮廓点之间平滑的控制。该方法可以实现对图像快速、精确的分割。 相似文献
422.
一种基于近似支撑矢量机(PSVM)的交通目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了支撑向量机的特点,给出了实际应用中传统支撑矢量机存在的问题。为了克服支撑矢量机算法的不足,引入了一种近似支撑矢量机(PSVM)算法,并将此算法用于交通目标的分类识别。实验结果表明此算法比BP神经网络法准确率高,比传统的SVM法的效率高。 相似文献
423.
谭宇彤 周旭峰 孔令芝 王醒策 武仲科 税午阳 付艳 周明全 Vladimir KORKHOV Luciano Paschoal GASPARY 《软件学报》2019,30(10):2964-2985
泉州提线木偶属于首批中国非物质文化遗产,是中华传统文化的实现形式之一.然而,由于木偶体积庞大,携带与操作不便,直接限制了其受众群体.为了实现提线木偶的有效传承与保护,设计了基于手势识别的虚拟现实提线木偶动画方案,构建了基于MYO臂环肌电信号的人体生理信号控制动画原型系统,应用两个用户实验验证了算法的高精确性与易操控性.首先,通过低通滤波与平滑实现多通道肌电信号数据的信号处理.其次,提取八通道时域特征与时频域特征,并通过线性判别器将其降维为六维特征向量,实现特征间关联性消除与算法鲁棒性增强.最后,构造多分类支撑向量机实现特征向量,确定手势识别结果.实验验证算法离线动作平均识别准确率为95.59%,实时动作平均识别准确率达到90.75%,在1.1s左右完成手势识别.面向提线木偶任务,构造了两个用户体验任务,普通用户人群中,木偶动作识别率较高,用户使用意愿、易学性等方面,系统性能亦显著高于真实木偶操控;专业用户在承认系统可用性的同时,具有较高的接受度.用户任务表明该设计满足了手势识别实时性和准确性的要求,具有良好的交互性和趣味性.相关研究可以广泛地应用于计算机动画等类似的系统,对于体验和保护提线木偶具有现实意义. 相似文献
424.
针对基于单一几何特征的文物碎片匹配方法的精度不高的问题,提出一种基于多特征参数融合的文物碎片自动匹配方法。首先,采用分割算法提取文物碎片的断裂面,并计算断裂面上点的四个特征参数:点到邻域点的平均距离、点到邻域重心的距离、曲率以及邻域法向夹角平均值;然后,融合四个特征参数得到特征判别参数,并通过判断特征判别参数值提取出特征点集;最后,采用基于尺度因子的迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法对特征点集进行匹配,从而实现文物碎片的断裂面匹配。实验采用兵马俑碎片的点云数据模型来验证该基于多特征参数融合的文物碎片匹配方法,结果表明该匹配方法可以克服基于单一几何特征匹配方法的精度不够高的问题,比已有算法的匹配精度提高15%以上,时间效率提高20%以上。因此说,该基于多特征参数融合的匹配方法是一种有效的文物碎片匹配方法。 相似文献
425.
基于谱分析的形状描述符在非刚性三维形状匹配中取得了较好的匹配效果,引起了研究者的广泛关注.谱分析是基于流形上拉普拉斯贝尔特拉米算子谱分解的一种内蕴形状分析方法.谱形状描述符和谱距离分布函数是最主要的两类谱分析形状描述符,它们具有不同的数学性质和物理意义.基于两类不同的形状描述符,给出了详细的方法分析及其在形状匹配中的应用.首先,给出了应用基于谱分析的形状描述符的非刚性三维形状匹配框架,介绍了几种常用的谱形状描述符及谱距离分布函数的基本思想和计算方法;然后,分析比较了这些形状描述符的优缺点及应用场景,为研究者选择基于谱分析的形状描述符提供参考;最后,通过实验对比了不同基于谱分析的形状描述符的算法鲁棒性、时间耗费及非刚性匹配性能,以此推动谱分析形状描述符的应用进程. 相似文献
426.
颅骨身份识别是法医学研究的重要课题。针对以往颅骨身份识别研究中颅骨和面貌内在特征表示能力不足的问题,为了充分利用颅骨和面皮模型的有效识别信息、提高颅骨识别能力,提出一种基于视图特征和形状特征融合的颅骨身份识别方法。首先,采用多视图神经网络学习颅骨和面皮的多视图特征,采用基于双谐波距离的LS-MDS算法计算颅骨和面皮的标准形,采用池化融合方法聚合多个特征来减少视图池化阶段的信息丢失;然后,为了解决波核特征对尺度变换敏感的问题,根据特征值归一化思想提取颅骨和面皮的尺度不变波核特征;最后,采用核典型相关分析将视图特征和波核特征进行融合,得到颅骨和面皮的最终特征向量,通过计算颅骨特征向量和面皮特征向量的相关系数实现颅骨的身份识别。实验结果表明,所提方法的识别正确率为95.4%,优于其他对比方法,是一种有效的颅骨身份识别方法。 相似文献