基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

计算机的应用已不再局限于科学计算,而更多地用 于控制、管理及数据处理等非数值计算的处理工作 与此对应,计算机加工处理的对象由纯粹的数值发 展到字符、表格和图像等各种具有一定结构的数据 为了编写出一个“好”的程序,必须分析待处理的对 象的特征以及各对象之间存在的关系,这就是“数 据结构”这门学科形成和发展的背景

PDIUSBDI2是一款带有并行总线和局部DMA传输能力的高速USB接口器件。固件设计的目标就是 使 PDIUSBD12在USB上达到最大的传输速率。外围设备例如打印机、扫描仪、外部的海量存储器和数码 相机都可使用 PDIUSBD2在USB上传输数据。这些设备的CPU要忙于处理许多设备控制和数据以及图像 处理等任务

随着现代电子计算机技术的发展,计算机的应用领域从最初的简单科学计算逐步发展到 人类活动的各个领域,例如企业管理、工程过程控制、经济系统工程及管理信息系统等。计 算机处理的对象从简单的数值和字符扩大到现在带有不同复杂结构的各种数据,例如图像、 声音及信号等。面对不同的数据处理对象,不同的需求,数据的组织形式、存储及运算必须 有不同的方法,才能进行有效的处理

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5.1 二维数据曲线图 5.2 其他二维图形 5.3 隐函数绘图 5.4 三维图形 5.5 图形修饰处理 5.6 图像处理与动画制作

1.1数据管理技术的发展 数据:数据用来表示实体及其属性。数据不仅指数值,还可是 文字、图形、图像、色彩、声音等多种类型。在计算机中,存贮、 处理、传输的数据必须数字化

本章主要介绍多媒体计算机硬件与软件方面的基础知识，以及计算机中音频、图像等信息的获取与处理、动画与视频的概念、多媒体数据压缩原理等方面的相关内容