第9章二维数组的应用 9.1了解二维数组 9.2二维数组的简单应用 9.3利用地址和指针访问二维数组 9.4二维数组名作函数的实参 9.5二维数组操作中的常用算法

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善

第1节 二维随机向量及其分布函数 第2节 二维离散型随机向量 第3节 二维连续型随机向量

第六讲数组 前言:变量与循环(输入五个数,计算其平均值) 一、一维数组 1、什么是数组? 2、数组的特点。 3、数组的声明? 4、声明时的注意事项。 5、数组的初始化。(有4种方法) 6、数组的引用。(下标与索引) 二、二维数组 1、什么是二维数组。 2、二维数组的声明。 3、二维数组的初始化。 4、二维数组的引用 5、二维数组的举例

二维随机向量及其分布函数 设随机试验E的样本空间是Ω. X=X(a)和Y=Y()是定义在Ω上的随机变 量,由它们构成的向量(X,Y),称为二维随机向 量. 二维随机向量(X,Y)的性质不仅与X及 Y的性质有关,而且还依赖于X和Y的相互关系, 因此必须把(X,Y)作为一个整体加以研究. 为此,首先需要引入二维随机向量(X,Y) 的分布函数的概念

6.1怎样定义和引用一维数组 6.1.1 怎样定义一维数组 6.1.2 怎样引用一维数组元素 6.1.3 一维数组的初始化 6.1.4 一维数组程序举例 6.2 怎样定义和引用二维数组 6.2.1 怎样定义二维数组 6.2.2 怎样引用二维数组的元素 6.2.3 二维数组的初始化 6.2.4 二维数组程序举例 6.3 字符数组 6.3.1怎样定义字符数组 6.3.2字符数组的初始化 6.3.3怎样引用字符数组中的元素 6.3.4字符串和字符串结束标志 6.3.5 字符数组的输入输出 6.3.6善于使用字符串处理函数 6.3.7字符数组应用举例

一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

第8讲一维数组和二维数组 一、一维数组 1、一维数组的定义 2、一维数组元素的引用 3、一维数组的初始化 二、二维数组 1、二维数组的定义和引用 2、二维数组的初始化

复习与补充一 数组、指针及动态存储分配 1、一维数组的定义与使用 2、数组与指针 3、数组与函数 4、二维数组及二维数组元素的不同表示 5、二维数组与二级指针 6、如何在函数中处理二维数组 7、动态存储分配