1) SSDA algorithm
SSDA算法
1.
This algorithm consists of TD and SSDA algorithms.
假设目标在视频图像序列第一帧中的位置已知,使用跟踪微分器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,然后再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索,从而获得目标的准确位置。
2.
In this article, by drawing alterable threshold SSDA algorithm , genetic algorithms and delamination into a matching course, a fast image matching algorithm is presented.
将变阈值SSDA算法、遗传算法及分层搜索三者结合起来用于景象匹配中 ,从而既保留了SSDA算法的强抗干扰能力及其对匹配景象几何畸变有较好的鲁棒性 ,又进一步改善了SSDA算法的匹配速度 ,使景象匹配具有较高的实时
3.
This paper presents an advanced algorithm based on the SSDA algorithm.
文中对SSDA算法作了改进,试验结果表明,改进算法在保持SSDA算法的精度的同时大大提高了运算速度,改进效果明显。
2) SSDA algorithm
SSDA 算法
3) Sequential similarity detection algorithm(SSDA)
序贯相似检测算法(SSDA)
4) algorithm
[英]['ælɡərɪðəm] [美]['ælgə'rɪðəm]
算法 [算法]
5) magnify algorithm
扩算算法
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条