基于Fihserfaces算法的人脸识别

Fisher鉴别是一种有监督的特征提取技术,因其计算简单、分类效果良好而得到广泛应用。文中使用基于Fisher鉴别数值分析技术,对人脸数据进行特征提取,再使用最小距离分类器进行分类识别。该算法在ORL和YALE人脸库进行了实验,根据统计对ORL人脸库和YALEA人脸库的识别率分别为94.00%和89.33%。实验结果表明,Fisherfaces算法对于人脸库中的图像有较高的识别率。     

基于WM系统的田间植物病害图像分析仪的开发

植物叶片病斑面积估算是进行植物病害田间调查的一种常用方法,但常规的人工估算等方法依赖人眼判读,因此存在植物病害程度分级不精确、调查人员工作量大以及不同人员判定尺度不一等问题。文中采用数字图像识别技术计算叶片病斑面积,以期提高其计算精度及植病程度估计的准确性。以基于Windows Mobile系统的智能手机作为开发平台,采用c#编程,开发了一个田间植物病害图像分析仪,该仪器利用手机的拍照功能完成了田间植物叶片的图像采集,并能对病斑面积以百分比进行分析,进而得出植病的严重度。模拟试验表明,该仪器操作简便、分析准确。通过软件开发,还能进一步拓展其分析功能。     

油盐关系简述

油盐兼探和油盐关系是实践与认识的关系。随着油盐兼探工作的发展,必然推动着油盐关系的认识的深入,而油盐关系的认识的深人,又反过来促进油盐兼探的发展。在总结油盐兼探工作的同时,也应该讨论油盐关系的问题。 1.从“偶然性”的发现到油盐兼探 第一次世界大战后,油气的地质勘探工作广泛地开展起来,同时钾盐做为肥料资源也开始得到重视。1915年和1924年,美国分别在新墨西哥州的卡尔斯巴德和犹他州帕拉     

基于Haar特征的人脸识别算法

本文采用基于类Haar特征和AdaBoost分类器的算法,用于检测人脸的区域。实验结果表明,该算法具有运行速度快,识别准确率高的特点。     

基于BP网络的小麦腥黑穗病害分类诊断

将图像分析与模式识别技术应用于小麦腥黑穗病害图像的分类诊断,对于提高出入境植物病害检验检疫工作的自动化程度具有实际意义。文中在分析了小麦网腥、印度腥和矮腥等3种病害孢子图像的形状和纹理特征后,选择了描述孢子的长轴、短轴、等价椭圆短轴、面积、周长及惯性矩等6个典型特征,设计了一个具有6个输入向量、4个输出向量的BP神经网...     

基于PCA算法的人脸识别

PCA算法作为一种数值分析技术,主要的应用是用于简化数据、降低数据维度。将PCA算法应用到人脸识别,能提取出人脸图像中最主要特征,去除数据的冗余和噪声。文中采用PCA进行人脸识别,能为人脸识别提取区分度高的特征数据,有效提高了识别的准确性。且在ORL和YALE人脸库进行了实验。实验结果表明,该方法对实验的人脸图像有较高的识别率。