以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

孩提时代,我们都听说过“理想”一词, 甚至从小我们都树立了自己的理想,“四 有”新人第一有就是“有理想”,可见理 想伴随着一个人的成长,尤其是青年学生 ,更是与理想作伴。 理想与信念密不可分,但什么是理想, 如何树立正确的理想,什么是信念,如何 坚定正确的信念,是我们本章所解决问题

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3.1 概述 3.2 晶体管的高频小信号等效电路 3.3 晶体管高频小信号谐振放大器 3.4 小信号谐振放大器的稳定性 3.7 放大电路噪声及低噪声放大器

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

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信号与系统的分析方法有时域、变换域两种。时域分析法 1.连续时间信号与系统:信号的时域运算,时域分解,经典时域分析法,近代时域分析法,卷积积分。 2.离散时间信号与系统:

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