简介:特征检测算法是图像匹配及物体识别的基础,本文介绍了四种局部特征检测技术:Kaze、Sift、Surf、Orb以及通过一些评价指标比较了它们匹配性能。主要从匹配率,正确匹配率,检测特征关键点速度三个方面进行了比较,实验结果表明:Kaze具有较好的鲁棒性,对光照、模糊的不变性最好,Sift也有较好的鲁棒性,对旋转、尺度有很好的不变性。Sift和Kaze各有侧重点,Surf综合性能一般,但是比前两种速度快,Orb对尺度没有不变性,速度最快。
简介:利用分式线性递推数列与二阶方阵的对应关系,通过求二阶方阵的n次幂,给出了分式线性递推数列的通项表达式.再利用矩阵的特征值与不动点关系,得到了分式线性递推数列敛散性的所有表现形式.
简介:本文研究了k-非常极凸空间的问题,利用k维体积定义了k-非常极凸空间,使用k-非常极凸的概念,得到了k-非常极凸空间的性质和一些特征,推广了k-drop凸空间.
简介:本文依据群体语言评价信息特点,基于二元语义信息处理、理想点评价模型及聚类分析等方法,给出了基于二元语义评价信息并适用于层次结构的个体优势特征识别方法;对某企业的文化优势特征进行识别,演示了方法的使用过程,并说明了所提方法的可行性和有效性。从二元语义的评价信息中,本方法能够比较充分地挖掘和体现被测行为主体的个体优势特征,能够为决策者提供多种维度的决策信息。
简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
局部图像特征提取算法的性能比较
基于特征值理论求分式线性递推数列极限
k-非常极凸空间的一些特征
基于二元语义评价信息的个体优势特征识别方法
基于Erdos1合著网络和论文引用网络的复杂网络节点特征研究