为了合理利用由数字广播网（如DVB-T/H）和移动通信网（如GPRS/UMTS）组成的融合网络，均衡融合网络流量。搭建了一个系统排队模型，并在其中引入增益因子G以量化广播网模型的广播特性。以端到端用户请求阻塞率作为性能指标，评估队长、用户请求速率、用户请求概率判决门限等不同参数对融合网络的影响，并仿真分析了广播特性给融合网络带来的优势以及在不同用户请求到达率情况下如何合理使用融合网络。
2023-01-09 13:28:02
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研究了多模态身份识别问题,结合人脸和掌纹两种不同生理特征,提出了基于特征融合的多模态身份识别方法。对人脸和掌纹图像分别进行Gabor小波、二维主元变换(2DPCA)提取图像特征,根据新的权重算法,结合两种模态的特征,利用最邻近分类器进行分类识别。在AMP、ORL人脸库和Poly-U掌纹图像库中的实验结果表明,两种模态的融合能更多地给出决策分析所需的特征信息相比传统的单一模态的人脸或掌纹识别具有较高的识别率,更具安全性和准确性。
2023-01-08 13:27:17
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结合二维离散小波变换（2DDWT）和二维非负矩阵分解（2DNMF）两者的优点, 提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT 2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域, 并对三个高频子块进行图像融合, 然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征, 进而对特征数据进行加权处理。ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明, 与PCA、SVD、NMF以及2DDWT NMF算法相比, 新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率。
2023-01-06 13:33:51
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人工智能-计算机视觉领域的经典实验
基于Python+OpenCV，实现了图像特征点匹配、全景图像的拼接与融合
2023-01-05 15:26:38
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GBT 23007-2022 信息化和工业化融合管理体系评定分级指南.pdf
2023-01-03 12:18:45
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