海岸线的检测是实现海洋遥感中海岸区域检测的前提和基础。利用遥感卫星IKONOS所提供的高分辨率全色影像,综合考虑光谱信息和空间信息,提出了一种基于邻域相关信息并基于二维类间方差原理的快速自动提取海岸线方法,经实验数据检验,取得了良好的分割效果。

基于深度神经网络的多尺度特征提取方法

【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一，但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展，但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研究，如图像的预处理，图像增强、图像分割、特征提取方法和分类器的设计等等，这其中特征提取方法的研究尤为关键。一方面，研究者对特征提取的理论作了较多的探索，力求得出一些针对特定目标的高精度、高效率的特征提取算法与方法。这其中包含PCA方法、Fisher鉴别分析方法，以及以核方法为代表的非线性特征提取方法等。另一方面，在实际应用中算法的效率也是非常重要的。本文的研究集中在特征提取方法，这其中涉及到线性与非线性特征提取方法。 本文将特征提取方法分为线性和非线性特征提取方法。原始信息经过线性映射得到的变换后信息称为线性特征，原始信息经过非线性映射得到的变化后的信息成为非线性特征。对应的映射成为线性特征提取方法和非线性特征提取方法。 主分量分析和Fisher线性鉴别准则是应用最广泛的特征提取算法。本文论述了2DPCA和2DFLD等传统特征提取方法，并发展了2DFLD特征提取方法，提出分块的2DFLD特征提取方法，分析表明，该方法是2DFLD方法的推广，在人脸识别研究中优于传统的2DFLD方法。 核方法是新近发展起来的一种非线性特征提取方法，它的理论基础来自于统计学习理论。本文详细讨论了核特征提取方法，并结合偏最小二乘理论(PLS)，提出了基于KPLS的特征融合方法。 本文以构造新的特征提取算法为主要的研究方向，并结合实际应用来验证算法的优劣，对于算法中部分参数的选择讨论不足，这将在以后的研究工作中予以关注。 还原 【Abstract】 ATR is one of the most significant requests, although it is also one of the most challenging tasks. During past several decades great progress has been made in research on this subject. However, it is far away from satisfactory requirements from real world. ATR involves many techniques, such as Image preprocessing; Image enhancing; Image Segmentation; Feature extraction; classifiers designing and so on. Feature extraction is crucial. On one hand, researchers attempt to work out algorithms and methods to some special targets with high right classification rate and good efficiency. Among them, Principal Component Analysis, Fisher’s Linear Discriminant, nonlinear algorithms mainly appearing as Kernel approaches, and so on. On the other hand, in real application efficiency is also an important indicator to assess one algorithm, because in many cases only algorithms with high efficiency can satisfy request of real task. This paper aims at designing feature extraction algorithms on face recognition, including linear feature extraction and nonlinear ones.Feature extraction approaches are divided into two groups in this paper, linear feature extraction and nonlinear feature extraction. The information after linear mapping is called linear features; the information after nonlinear mapping is called nonlinear features. The mappings are called linear feature extraction and nonlinear feature extraction correspondingly.Principal Component Analysis and Fisher’s Linear Discriminant are two methods widely used. This paper introduces feature extraction approaches, 2DPCA and 2DFLD, respectively. We develops the 2DFLD, and presents a new feature extraction approach called blocked FLD. 2DFLD is the special case of blocked FLD. the experimental results indicated that the recognition performance of blocked FLD is superior to that of 2DFLD.Kernel method is a powerful machine learning method developed recently. It builds on the statistical learning theory. Feature extraction based on kernel is discussed in detail. A feature fusion method combined with KPLS is proposed. 还原

SIFRank_zh 这是我们论文的相关代码原文是在对英文关键短语进行抽取，这里迁移到中文上，部分管道进行了改动英文原版在。。 版本介绍 2020/03 / 03——最初最初版本本版本中只包含了最基本的功能，部分细节还有待优化和扩展。 核心算法 预训练模型ELMo +句向量模型SIF 词向量ELMo优势：1）通过大规模预训练，较早的TFIDF，TextRank等基于统计和图的具有更多的语义信息； 2）ELMo是动态的，可以改善一词多义问题； 3）ELMo通过Char -CNN编码，对生隐词非常友好； 4）不同层的ELMo可以捕捉不同层次的信息 句子矢量SIF优势：1）根据词频对词向量进行平滑逆频率变换，能更好地捕捉句子的中心话题； 2）更好地过滤通用词 最终关键焦点识别 首先对句子进行分词和词性标注，再利用正则表达式确定确定名词短语（例如：形容词+名词），将名词作为前缀关键字 最终关键利率

详细的介绍了人脸识别过程中的特征提取等问题，并介绍了几种特征提取的方法，是初学者值得阅读的东西

在介绍平方环和科斯塔斯环实现抑制载波双边带调制信号载波提取原理的基础上,基于 Matlab中的 Simulink组件,分别给出了两种方法进行该信号载波提取的具体过程,设置了合理的环路滤波器参数和 VCO单元 的控制灵敏度。通过仿真分析比较了两种方法的可行性和优缺点。结果表明,两种方法提取抑制载波双边带调制 信号的载波是可行的,但科斯塔斯环法的抗噪声性能优于平方环法。

故障特征的研究方法说明。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：地震资料数字处理_地震子波提取方法_基于模拟退火的高阶累积量子波提取方法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

从别人的java源码中提取方法掌纹识别 该项目主要完成掌纹特征提取和分类任务。 数据集包含99个人的掌纹图片，其中每个人的3张掌纹图片分布在训练集中，其他3张掌纹图片分布在测试集中。 在该项目中，我尝试了使用SIFT提取特征的传统方法以及使用KNN进行分类的方法，其准确率达到了97.31％，还尝试了卷积神经网络方法（例如ResNet），获得了83.16％的准确性。 另外，我还尝试使用高斯滤波器，Gabor滤波器等。 处理掌纹图像并从掌纹图像中提取纹理，但是这些方法并没有提高掌纹识别的准确性。 参考博客：

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。边缘提取是图像处理的基础工作，如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题，由此产生的各种边缘检测算法层出不穷并且得到了广泛的应用。该文对传统的具有代表性的各种图像边缘提取方法进行了阐述、对比和分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一副标准测试图像进行边缘提取的实验结果。本文对现代的一些边缘检测方法如小波分析、形态学等也作了简要的介绍，重点分析了以上各种算法在图像边缘检测中的发展状况和优缺点。最后提出在实践中要根据待解决的问题的特点和要求决定采取何种方法。