• Greedy Face Recognition by Reduced Basis Decomposition:通过Reduced Basis Decomposition实现高效的有损图像压缩和贪婪人脸识别-matlab开发

    我们测试了用于简单图像压缩的简化基分解技术并证明了其效率。 我们还设计了一种基于 Reduced Basis Decomposition 的人脸识别算法,并将其应用于 575 张人脸图像的数据集,以显示其准确性(与 PCA 相当)和卓越的效率(当特征人脸数量增加时,优于类 PCA 技术)到训练集大小的 15%)。

    2021-05-30
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  • 一种结合量化的零树小波图像编码器 (2000年)

    图像是多媒体应用中的重要媒体,而传输频带和存储容量的限制,使得图像压缩技术成为多媒体系统的关键技术之一。小波是一个新兴的数学分支,它与传统的正交变换相比有很大的优越性,小波编码也是近年来编码研究的热点之一。在分析了已被MPEG (moving picture experts group)组织采纳的嵌入式零树小波(EZW)编码算法的基础上,针对它在效率上的不足,将零树和量化技术相结合,并给出了码率控制方案,实现了一种新的零树小波图像编码器。在质量下降不大的条件下,本算法速度有明显改善。

    2021-05-30
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  • 基于数据挖掘的会计舞弊识别问题研究综述 (2011年)

    本文检索了近年来基于数据挖掘的会计舞弊识别方面的文献,归类比较挖掘数据、算法以及分类器评价方法和分类效果,为投资者、监管部门和审计师在舞弊识别中选用适当数据和挖掘技术及优化模型提供借鉴。现有研究多对舞弊和配对非舞弊样本进行有标签挖掘,特征值涵盖审计师数据、公司治理数据、财务报表数据、行业和交易数据多个类别。当前研究以反映舞弊三角的综合数据为主,比率数据比账户数据更有效,主要算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络、堆栈变量法等。其中,回归分析应用最为普遍,神经网络在识别效果和准确性方面总体

    2021-05-30
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  • 基于网络驱动技术的木马通信检测系统 (2010年)

    为提高木马程序的网络通信检测率,在比较各种包截获技术优缺点的基础上,设计并实现一种基于NDIS Hook驱动的木马通信检测系统,给出主要模块和数据结构,提出基于网络通信行为分析技术的木马通信识别模型。测试结果表明,该模型能降低误报率和漏报率,可截获所有网络通信数据包,识别新的木马通信。

    2021-05-30
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  • 缩放图形类:当 ScreenPixelsPerInch 不可用时,精确调整图形大小-matlab开发

    此类是 MATLAB 2015b 版及更高版本的解决方法,其中 ScreenPixelsPerInch 是只读属性。 在早期版本中,可以通过将此属性设置为显示器的每英寸效果点数 (DPI) 值来实现准确的物理尺寸。 这样做意味着 4" x 4" 的图形在每边显示为 4 英寸。 ScreenPixelsPerInch 的损失有两个关键影响: 1. 出版数字更难调整,因为人们在屏幕上看到的内容与打印到文件中的内容之间存在脱节。 2. 文本和 uicontrol 标签可能*非常*难以阅读。 这些问题在高分辨率显示器上尤其严重,例如 Retina 显示器。 Mac 用户面临额外的惩罚,因为 MATLAB 默认为 72 DPI,即使实际设置可能是其两倍。 要使用此类,请创建一个MATLAB图形,其中包含您想要的所有内容:uipanel,轴,uicontrols等。图形完成后,将其句柄传递给Scale

    2021-05-29
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  • ARM机器人控制系统:ARM机器人控制系统-matlab开发

    手臂机器人逆运动学求解及模型

    2021-05-29
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  • 径向光栅副的参数分析 (1986年)

    通过编制的计算程序来计算径向光栅的刻划中径,角节距,条纹宽度等参数之间的关系。本文整理了部分计算结果,从而用来研究各参数之间的依赖关系。

    2021-05-29
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  • 子带中的自适应滤波常见错误和解决方法:第 1 章分析了由于传统选择输入和输出滤波器组的原型滤波器而导致的问题。-matlab开发

    第 1 章分析了由于输入和输出滤波器组的原型滤波器的传统选择而导致的问题,并表明这个问题是不可避免的。 建议一种解决方法。

    2021-05-29
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  • vibur-dbcp-24.0.jar

    并发,快速且功能齐全的JDBC连接池,它为应用程序线程提供了非饥饿保证,SQL查询检测和日志记录速度很慢,以及Hibernate集成等功能。 org.vibur/vibur-dbcp/24.0/vibur-dbcp-24.0.jar

    2021-05-28
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  • 带有时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法 (2009年)

    提出一种新的带有时延补偿的图像雅可比矩阵在线估计方法,用于存在时延的无标定视觉伺服系统.传统 的图像雅可比矩阵估计方法没有考虑时延影响,从而产生较大的估计误差.为了补偿时延,本文采用局部拟合方法估计图像雅可比矩阵,以获得当前时刻更准确的图像雅可比矩阵估值,并可对图像预补偿.本文以无标定的移动机器人和视觉传感器为实验对象,仿真和实验表明该方法改善了系统的动态性能,减小了稳态误差,从而验证带有时 延补偿的图像雅可比矩阵估计方法的可行性和有效性.

    2021-05-28
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