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11 个结果
  • 简介:构造调和低通滤波器传递函数H(u,v),该函数具有连续性、正性、端点性和非递增性等性质。通过实验分析,该滤波器在处理图像去噪上有着显著的效果,与传统的低通滤波器相比,具有构造简单、滤波效果好、适合各类噪声等特点。而且通过对n值的修改,可以达到不同的图像处理要求。

  • 标签: 低通滤波 噪声 调和函数
  • 简介:在互联网环境中,网络自身和加载于其上的信息,它们的成本、价值与价格的关系和传统经济中的这三者之间的关系有很大的不同,分析和研究信息产品的特征和其价格构成,有利于深入剖析网络经济的内在规律性,正确制定信息政策。

  • 标签: 信息产品 特征 价格 间接性 重复使用性 价值量
  • 简介:计算机如果感染上病毒,就会出现各种各样的表现特征,但是计算机病毒发作时的表现大都各不相同,可以说一百个计算机病毒发作有一百种花样,这与编写计算机病毒者的心态、所采用的技术手段等都有密切的关系。

  • 标签: 计算机 病毒 处理器资源 显示界面 硬盘格式化 兼容性
  • 简介:复杂图像中对特定目标的检测和定位是机器视觉领域的难点之一。提出使用中层视觉元素描述检测目标,以建立权值模板图像;然后对目标图像和权值模板进行加权SIFT特征匹配得到最优匹配位置,从而实现目标检测。该方法以自行车为检测目标进行实验,检测率达到86%,优于传统SIFT-AdaBoost和HOG-SVM检测方法。实验结果表明该方法能够减少复杂图像中背景干扰的问题,对于不同姿态的目标进行检测也有较强的鲁棒性。

  • 标签: 目标检测 中层视觉元素 权值模板 SIFT
  • 简介:人脸识别作为身份识别的重要技术之一,已经开始广泛应用到人们的日常生活。人脸特征提取方法--主成分分析(PCA)可以在提取样本特征的同时降低样本维数,在此基础上提出的白化主成分分析(WPCA)可以降低图像中相邻像素的相关性,核主成分分析(KPCA)能够更好地提取适合分类的特征。本文主要分析了在不同光照和噪声情况下,三种常用的人脸特征提取方法—主成分分析(PCA)、白化主成分分析(WPCA)、核主成分分析(KPCA)均采用最近邻分类方法进行识别所用时间和识别率。

  • 标签: 人脸识别 PCA WPCA KPCA 最近邻分类
  • 简介:互联网的快速发展,使得目前各个软件面临较大的风险。软件的普遍适用性使得它与国民经济的增长息息相关,所以能准确的量化评估漏洞的安全性就显得至关重要。正是因为国防信息安全保障体系建设的现实需要以及应用软件安全性问题频发的现状,软件安全漏洞相关的研究已成为未来信息安全研究领域的热门课题。本文从软件漏洞的基本特征和分类入手,对软件漏洞的评估方法展开了简要的论述。

  • 标签: 软件漏洞 评估方法 信息技术
  • 简介:KL变换是一种适用于任意概率密度函数的正交变换,它能消除各分量之间的相关性.根据协方差矩阵特征值和特征向量有效地进行信息压缩等。相同类的指纹图像的特征码具有较强的相似性.不同类指纹图像的特征码却有一定差异。采用对特征码进行KL变换降维,得到的新的特征码仍然具有同样的相似性和差异性。证明可以通过KL变换后的特征向量进行指纹识别是可行且具有一定意义和研究应用价值。

  • 标签: KL(卡洛南-洛伊) 指纹识别 变换降维 特征向量
  • 简介:蛋白质是细胞中的主要功能分子,是生命的物质基础,蛋白质的功能是通过蛋白质之间相互作用而发挥的,而蛋白质相互作用界面上只有很少数的被称之为"能量热点"的残基对相互作用贡献了大部分的结合自由能,如何识别这些能量热点是目前生物信息学领域比较热门的研究问题。其中基于机器学习的蛋白质能量热点识别中,特征选择方法的使用对识别模型的性能影响非常大。该文中,笔者通过对蛋白质能量热点识别中的特征选择方法的研究现状进行全面的分析,指出还存在的一些问题及以后改进的思路和方向,为蛋白质能量热点预测准确率的提高奠定基础。

  • 标签: 蛋白质能量热点 特征选择 预测 降低维度
  • 简介:本文主要运用录像观察法、文献资料法、数理统计法、逻辑分析法和专家访谈法等对2014-2015赛季欧洲冠军联赛前8强比赛和2015赛季亚洲冠军联赛前8强比赛的进球的特征相关性进行研究,该研究不仅对今后的足球训练给予指导,而且对我国足球健康发展提供一些有益的理论依据。

  • 标签: 赛季欧冠联赛 赛季亚冠联赛 进球特征相关性