1) RPFN
近邻反相特征
1.
An algorithm for detecting moving IR point target in complex background is proposed, which is based on the Reverse Phase Feature of Neighborhood (RPFN) of target in difference between neighbor frame images that two positions of the target in the difference image are near and the gray values of them are close to in absolute value but with inverse sign.
基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法。
2) mean value of neighboring symbol
邻近特征平均值
1.
Finally,the watermark is embedded into the chosen positions repetitively according to the mean value of neighboring symbol.
该算法在嵌入前对水印进行置乱处理以提高安全性,然后对原始图像进行二级离散小波变换,在变换后的低频子带中选择感知重要系数作为水印的嵌入区间,再根据邻近特征平均值,选择合适的嵌入位置,将水印重复嵌入到低频子带中。
3) nearest neighbor feature centroid
最近邻特征重心
1.
Kernel-based nearest neighbor feature centroid classifiers for face recognition;
基于核的最近邻特征重心分类器及人脸识别应用
4) K Nearest Neighbor Feature Line
K近邻特征线
1.
In addition,a classification method based on K Nearest Neighbor Feature Line(KNNFL) was proposed for tracking events,this method based on Nearest F.
另外,提出了一种用于事件追踪的基于K近邻特征线(KNNFL)的分类方法,这种基于最近邻特征线(NFL)的方法本质上可以看作是对K近邻(KNN)法的推广,将改进后的KNN融入到NFL中形成KNNFL是为了更适合新闻事件的分析。
5) the nearest feature line
最近邻特征线
1.
The classification mechanism of dual range subspace(DRS) using the nearest feature line is analyzed in detail.
研究分析了双距离像子空间的分类机理,并介绍了所采用的最近邻特征线判别规则。
6) neighboring symbols mean value
相邻特征平均值
补充资料：反饥饿、反内战、反迫害运动
| 反饥饿、反内战、反迫害运动 中国解放战争时期国民党统治区广大学生的民主爱国运动。1947年，国民党统治区爆发了空前严重的经济危机，广大人民反对国民党统治的斗争日益高涨。5月4日，上海学生上街进行反对内战的宣传，遭到国民党军警的镇压。各校学生在中国共产党的领导下立即罢课抗议并到市政府请愿。9日，近2万名电车、汽车及丝织工人罢工游行，要求增加工资。15日，南京中央大学等校3000余人，赴教育部进行反内战请愿。16日，北京大学院系联合会提出“反饥饿、反内战”的口号，北平各大学相继举行了罢课。学生运动的蓬勃发展，使国民党当局极为惊恐，于18日颁布《维持社会秩序临时办法》，严禁10人以上的请愿和一切罢工罢课游行示威。5月20日，京沪苏杭地区16个专科以上学校6000余名学生在南京举行挽救教育危机联合请愿游行，并向国民参政会请愿，遭到国民党宪兵、警察、特务的殴打，百余名学生被打伤，20多人被抓走。同日，平津学生也分别举行反饥饿、反内战的游行活动，天津学生在示威中遭毒打，50余名学生被军警殴伤，造成震惊全国的五二○血案。血案发生后，中国共产党提出反迫害的口号，把运动推向新的阶段。上海、南京、天津、北平等60多个城市的学生纷纷行动起来，举行罢课和上街游行示威。6月19日各地学生代表在上海集会，成立了中国学生联合会。学生运动与工人、农民、市民的斗争结合在一起，形成了反对蒋介石反动统治的第二条战线，有力地配合了人民解放军的作战。
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