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搜索资源列表

  1. 矩技术及其在图像处理与识别中的应用研究.nh

  2. 矩在统计学中用于表征随机量的分布，在图像分析中可以用来描述图像特征

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-09
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：yuanjing810324

  1. Hu矩定位图像可以提取图像的特征，然后进行匹配定位

  2. Hu矩定位图像可以提取图像的特征，然后进行匹配定位

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：chennjnu

  1. 基于边缘区域不变矩的缺损扩展目标识别方法

  2. 　该方法提出以基于边缘区域的局部不变矩作为识别特征，结合多神经网络实现对缺损扩展目标 的有效识别。讨论了离散情况下基于边缘区域局部不变矩的平移、旋转和尺度不变性。在此基础上，建立目标 多个处理区域的ＢＰ人工神经网络，利用各网络分类综合结果提高缺损目标的识别率。实验结果显示该方法 能够对缺损扩展目标进行正确识别，特别对于有较大部分缺损的扩展目标识别有明显优势。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-30
    • 文件大小：954368
    • 提供者：sunny_frank

  1. 基于矩特征的物体识别

  2. 基于mutlab平台，利用算法对物体进行识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-17
    • 文件大小：107520
    • 提供者：baoliyangoung

  1. 矩特征在图像处理中的应用

  2. 矩技术在图像处理中的应用研究，主要介绍基于矩的特征提取

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：cw982814701

  1. 基于小波矩特征和神经网络的灰度图像识别算法研究

  2. 基于小波矩特征和神经网络的灰度图像识别算法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-17
    • 文件大小：434176
    • 提供者：xxm69

  1. Matlab实现Hu不变矩特征

  2. 代码可以运行，提取Hu 7阶不变矩，可以利用此7阶不变矩进行目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-22
    • 文件大小：8192
    • 提供者：wae_gossip

  1. zernike矩特征提取

  2. zernike矩特征提取，比HU矩好多了，大家赶紧下啊

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-20
    • 文件大小：6144
    • 提供者：yuandengting

  1. zernike 矩源码

  2. 这是用matlab 计算图像的zernke 矩代码，直接可以用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-22
    • 文件大小：5120
    • 提供者：luoyongkx

  1. java+Opencv 提取图片颜色矩特征

  2. 利用java+Opencv提取图片的颜色矩特征，运行前提是已经在eclipse中配置好Opencv

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：2048
    • 提供者：yuzhuzhong

  1. 基于点的图像矩特征的视觉私服

  2. 应用图像矩特征的视觉伺服，可用于特征点，间断图像和连续图像

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41826915

  1. 提取图片的不变矩特征，完美运行，你值得拥有

  2. 提取图片的不变矩特征，然后利用该特征进行图片的识别，达到我们的分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-11-16
    • 文件大小：191488
    • 提供者：qq_43016477

  1. 1.2图像的矩特征.rar

  2. 写了一些关于图像矩特征的例子，有程序和说明，部分程序还有解释。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-22
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_45219924

  1. 研究论文-基于矩特征的目标识别.pdf

  2. 对图像中的目标进行自动识别，既节省了人力，又提高了信息的时效，是模式识别发展的一个重要方向. 文中用矩不变量表示目标的形状特征，并对其在离散时不具有尺寸不变性进行改进，构造了新的矩不变量.根据提取的矩特征设计了支持向量机分类器，用于对不同类型的目标进行分类识别，利用VC 和Libsvm工具开发了自动识别软件.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 复合不变矩和GLCM特征加权融合的人脸识别研究

  2. 为了提高人脸识别率,提出一种基于复合不变矩和灰度共生矩阵的特征提取方法 CHu-GLCM。首先将人脸图像分割成许多大小相等的子块,提取所有子块的不变矩特征,并按照一定的权重系数把所有子块的不变矩特征组合起来作为整幅人脸图像的复合不变矩特征,再提取人脸图像的灰度共生矩阵;然后利用支持向量机在决策层把人脸图像的复合不变矩特征和灰度共生矩阵进行加权融合;最后分别在ORL和YALE人脸库中进行实验检测。研究结果表明:在训练样本个数为5时,与传统的特征提取方法相比,给出的方法可以使人脸识别率至少提高4个百

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_38701640

  1. 基于matlab的Hu不变矩的图像检索技术.zip

  2. 基于matlab的Hu不变矩的图像检索技术,以图像Hu不变矩特征为标准来进行图像检索，首先，对待检索图像利用边缘检测算子进行边缘检测：其次，利用Hu的7个不变矩作为形状特征想用，进行图像的相似度匹配，最后在图像库中检索出最相近的TOP10图像序列作为检测结果，代码亲测可用，有很高的参考价值

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：846848
    • 提供者：qq_41782791

  1. 基于图像矩和矢量积法的六自由度机械臂视觉伺服控制

  2. 针对眼在手上的六自由度机械臂系统,提出一种基于图像的视觉伺服控制.通过图像矩和矢量积法,建立机器人正向、逆向运动学模型,引入雅可比矩阵解决机器人逆运动学解析问题.建立了图像矩特征变化量和笛卡尔空间的关节角速度之间的映射关系即复合雅可比矩阵,由矩特征变化量得到伺服过程中六自由度机器人各关节角速度.保证在图像逼近期望图像时,机械臂末端到达期望位置,并且此时关节角速度将收敛到零.仿真结果表明,计算复合雅可比矩阵的方法可控制机械臂渐近稳定到期望位置.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1026048
    • 提供者：weixin_38652090

  1. 基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法

  2. 随着激光技术的发展，激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用，目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法，从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征，该特征对距离像噪声不敏感，应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明，该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比，对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20 dB)下分别提高了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656374

  1. 基于卡尔漫滤波的区域特征融合车辆跟踪算法

  2. 针对行驶中的车辆易受阴影及相似车辆的影响问题，提出了一种基于卡尔曼滤波的区域特征融合车辆跟踪算法。算法首先借鉴空间金字塔匹配模型将车辆在空间上进行划分，然后将颜色特征、局部三值模式纹理特征和Hu不变矩特征进行加权融合，提取车辆各区域信息，最后引入卡尔曼滤波对目标车辆的运动趋势进行预测。实验结果显示，该算法在目标车辆受阴影及特征相似车辆干扰时，能够有效区分目标与背景，实现正确跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：867328
    • 提供者：weixin_38700790

  1. 变压器油纸绝缘气隙放电能量-小波矩特征及放电过程划分

  2. 基于油纸绝缘气隙放电模型，研究放电能量的变化规律。通过引入放电重复率，提出用每秒平均放电能量描述气隙放电的发展过程。引入放电发生的工频相位，构造基于放电能量的φ-W-n三维统计图谱，投影到放电能量-相位平面得到灰度图像。采用一种基于小波矩特征的局部放电灰度图像特征提取方法，得到灰度图像的全局特征和局部特征。根据提取到的不同放电时刻的小波矩特征值，采用模糊C- 均值聚类的方法将整个放电过程划分为放电产生和振荡发展阶段、微弱放电阶段、放电爆发阶段以及放电预击穿阶段。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38659248
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