867VC实现了基于知识的卫星数字图像公路信息提取算法的研究。
对遥感图像空间信息提取方法的发展趋势做了粗略的预测。
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对遥感图像空间信息提取方法的发展趋势做了粗略的预测。
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2023/10/3 12:15:05
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Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。
2023/6/30 18:06:58
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：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴味尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下感兴味的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础
2023/3/19 12:13:18
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：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的功能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
2023/3/12 6:32:02
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经典的基于距离变换细化的骨架提取方法。
距离变换的结果是双像素宽度的骨架，细化的结果是单像素宽度的骨架。
该方法骨架定位精确，运转速度快
距离变换的结果是双像素宽度的骨架，细化的结果是单像素宽度的骨架。
该方法骨架定位精确，运转速度快
2023/2/15 12:51:03
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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
2023/2/8 8:49:32
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基于MFCC和SVM的说话人性别识别建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequencyCepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较,实验结果表明该方法的说话人性别识别精确率达到98.7%,明显优于其它分类器。
2023/2/4 21:53:55
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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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