1)local feature局部特征
1.A density cluster-based medical image segmentation and extraction of its local features;基于密度聚类的医学图像分割及其局部特征提取
2.Discriminant local feature analysis with applications to face recognition;鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用
3.Adaptively weighted 2DPCA based on local feature for face recognition;基于局部特征的自适应加权2DPCA的人脸识别
英文短句/例句
1.Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination for localized feature selection面向局部特征的支持向量机递归特征消除
2.A LBP face recognition method based on combination features of global and local features一种基于全局和局部特征的LBP算法应用
3.Speckle Suppression of SAR Images and Extraction of Local Features;SAR图像噪声抑制和局部特征提取
4.Image Retrieval Based on Standard Local Features Combination基于标准化局部特征组合的图像检索
5.Research on action recognition based on the method of local features基于局部特征点方法的动作识别研究
6.A Face Recognition Algorithm Based on Global and Local Feature Fusion融合整体与局部特征的人脸识别算法
7.A Face Expression Recognition Method Based on Face Features and Support Vector Machine基于人脸局部特征和SVM的表情识别
8.A fingerprint matching algorithm of minutia based on local characteristic基于局部特征的点模式指纹匹配算法
9.Stress Characteristic Study on Local Thinning Area in the Boundary Stress Region;边缘应力区局部减薄强度特征的研究
10.The Characteristic of Variation in Muscle Oxygenation in Intermittent Motion间歇运动中局部肌氧变化特征的研究
11.Image retrieval based on combining local dominant color and edge histogram基于局部主色和边缘特征的图像检索
12.Matching of Interesting Points Based on Improved SIFT Algorithm基于改进局部不变特征的兴趣点匹配
13.Study on Ultrasonic Characteristics of Typical Partial Discharge of GIS典型GIS局部放电超声波信号特征研究
14.Facial Feature Extraction Based on Simplified Local Binary Patterns基于简化局部二元法的人脸特征提取
15.The enlightenment and analysis of the partial features of Huizhou residential of the decorative arts徽州民居局部装饰特征分析及其启示
16.A Method for Face Alignment Based on Local Texture Information一种基于局部信息的脸部特征定位方法
17.Local Ridges' Characteristics Based Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprints基于局部纹线特性的直接灰度图指纹特征提取
18.Study on Methods of Feature Extraction in Partial Discharge Pattern Recognition and Analysis of Feature Correlation;局部放电模式识别特征量提取方法研究与特征量相关性分析
相关短句/例句
Local characteristic局部特征
3)Local features局部特征
1.Active Appearance Model (AAM) locates 83 landmarks, from which the local features are characterized.通过对性别识别的重要理论的研究,为了提高性别识别率,本文提出了采用AdaBoost算法提取整体特征,主动表观模型提取局部特征,组合局部与整体特征后使用支持向量机(SVM)进行分类的方法。
4)local feature point局部特征点
1.In this paper, the conception of the curve s local feature point is presented.提出了曲线局部特征点的概念 ,并根据平行线原理给出了一种快速求取特征点的算法。
5)weight of local features局部特征的权值
6)the product local feature产品局部特征
1.The product local feature analysis algorithm has good reconstruction ability and stresses the product local feature.产品局部特征分析的新算法,具有良好的全局重构能力,重视产品的局部特征,为产品局部特征分析提供了更深更广意义的理解,为产品设计反求工程提供一种新的形态重构方法,为产品局部特征深入设计提供依据。
延伸阅读
偏微分算子的特征值与特征函数 由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题：是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2)；Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解（非零解）的参数λ的值,称为特征值；相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x)，使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为：当??可以"源形表达"，即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时，展式平方平均收敛，且有帕舍伐尔公式： 对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的，只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值，还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。 将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是（C.H.）H.外尔在1911年得到的（外尔公式）： 式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域，又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果：式中｜嬠Ω｜是区域边界之长，但尚未被证出。 与此密切相关的是下面的MP公式：(t→+0) 取一个渐近项时，用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象，但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出，后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。 特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系，M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释：可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长｜嬠Ω｜和洞的个数h！由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量，"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣，并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。 用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法，由T.卡莱曼于1934年首创，他还得到谱函数的渐近式：(λ→∞)，式中δxy当x=y时为1，当x≠y时为0。 上述关于拉普拉斯算子的结果，由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂，但结果十分简单整齐：；；式中 v(x) 表示集合{ξ｜｜A0(x,ξ)｜<1}的勒贝格测度，而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。 对于奇异情形，例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x，y，λ),特征展式为。由于可能出现连续谱，S(x，y，λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇（异）微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究，还只是限于少数特例。 在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形，M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法，其中借助数学期望表出格林函数，有效地求出谱函数与特征值的渐近式： 。 当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆，或非自共轭，以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形，都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。 除上述问题外，特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
