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
520KB
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针对论文：基于ＶＭＤ的故障特征信号提取方法，本人对论文中的仿真信号部分进行了复现，首先产生仿真信号；
其次，利用VMD对信号进行分解，运用陈列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；
最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。
说明去噪效果较好。
其次，利用VMD对信号进行分解，运用陈列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；
最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。
说明去噪效果较好。
2023/1/31 22:04:01
2.94MB
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简单引见了边缘检测的原理，重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论。
分析了这些算子进行边缘检测的优缺点，以及导致它们效果差异的具体原因
分析了这些算子进行边缘检测的优缺点，以及导致它们效果差异的具体原因
2023/1/19 16:49:07
355KB
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该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法.首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络.引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集.利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词.实验结果表明该方法是可行和无效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解.
2017/1/11 12:39:27
268KB
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该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法.首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络.引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集.利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词.实验结果表明该方法是可行和无效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解.
2017/1/11 12:39:27
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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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