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利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法(并详细阐述其在PQRSQT中的实现过程(包括读取图像文件U计算均值脸U求特征值和特征向量(计算人脸特征参数-实现过程均给出了MATLAB代码-Using principal component analysis and singular value decomposition facial feature extraction method (and detail its in the PQRSQT in the implementation pr
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把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上,检测牙齿图像的特征点。 方法:首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图
像的尺度和位置信息,从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点,得到一个详细的模型以确定每个候
选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量
局部图像梯度,并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果:通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较,该方法能有效地检测牙
齿模型图像的特征,并为牙齿
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针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法, 费时费力且效率不高的缺点, 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞
进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 , 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征
参数; 用 K-means 算法对特征进行聚类, 得到枸杞相应等级的基准; 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞
进行分级。 实验结果表明 , 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
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