深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果
2024/9/15 2:45:17
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目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
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针对遥感数字图像处理的三大内容（质量改善、特征提取与选择、信息提取）及其处理流程，本书分三部分（遥感数字图像处理基础、遥感数字图像质量改善、遥感数字图像特征选择与信息提取）由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的原理与方法，其中不仅包括常用的经典方法，也包括近几年新提出的方法。
本书特别强调从图像含义的角度来理解遥感数字图像处理各种算法的物理意义，因此本书尽量避免数学公式的罗列与推导，而是借助生活中一些通俗易懂的案例来引导读者理解各种算法。
本书特别强调从图像含义的角度来理解遥感数字图像处理各种算法的物理意义，因此本书尽量避免数学公式的罗列与推导，而是借助生活中一些通俗易懂的案例来引导读者理解各种算法。
2024/8/23 3:08:54
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数字图像处理的期末作业，matlabgui实现，对指纹图像进行特征点的抽取与编辑。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。
附件内包含源程序、研究报告、使用说明及测试图例。
指纹特征点(端点、分叉点)的抽取包括指纹增强、细化、抽取及伪特征点的消除。
编辑过程是图形界面编程，包括手动的增加、删除、移动特征点，最后将特征点坐标保存至TXT文档。
程序的缺陷在于伪特征点去除方法不够好。
另外注释不多，但较易看懂。
2024/8/22 12:45:44
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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