提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果

7.2.1 填料 7.2.2 填料塔内件的结构设计 7.2.2.1 填料的支承装置 7.2.2.2 填料塔的液体分布器 7.2.2.3 液体收集再分布器 7.2.2.4 填料的压紧和限位装置

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

1 人工神经网络发展概况 2 神经网络基本概念 3 前馈神经网络 4 其他神经网络简介 5 神经网络模式识别

最大传动比是汽车为I档时传动系的总传 动比，因主减速器传动比是固定的，通 常汽车没有分动器和轮边减速器，因此， 只要确定I档传动比即可。 最大爬坡度、I档动力因数、附着力和汽 车最小稳定车速是最大传动比的制约因 素

最大传动比是汽车为I档时传动系的总传 动比,因主减速器传动比是固定的,通 常汽车没有分动器和轮边减速器,因此, 只要确定I档传动比即可。 最大爬坡度、I档动力因数、附着力和汽 车最小稳定车速是最大传动比的制约因 素。 讨论最大爬坡度时,车速很低,近似等 速,所以,F和F均可忽略

1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性．

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

述了用外差干涉法探测固体表面激光超声的原理和实验结果,讨论了信号光、参考光的准直角对信噪比S/N的影响和信号光在分束器上的入射角对外差信号强度的影响。理论和实验结果表明:当选择人射角时,可以得到约2倍的外差信号强度。为提高检测信号的强度,提出并讨论了外差干涉的共轭输出法