1) wavelet descriptors
小波描述子
1.
First,use wavelet descriptors to extract the shape features.
提出一种把小波描述子和神经网络相结合的形状识别方法。
2) wavelet-moment descriptors
小波矩描述子
1.
This paper proposes a feature extraction and recognition method of human face based on wavelet-moment descriptors and 2-dimensional principal component analysis(2DPCA).
提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。
3) moment-wavelet descriptor
矩-小波描述子
1.
Then it applies Wavelet transform to its row vector and get moment-wavelet descriptors feature matrix, and uses the weighted Euclidean-distance as the method of recognizing faces image.
介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法,并得到图像的矩特征矩阵;进而对矩特征矩阵按行向量进行小波变换组成矩-小波描述子特征矩阵,采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法,产生较好的结果。
4) wavelet uniqueness descriptor
小波惟一描述子
5) Wavelet-based representations
小波描述
6) sector-projection-wavelet-descriptor
扇区投影-小波描述子
1.
Aiming to the defects that some traditional contour descriptors can’t classify similar contours and that others o not have a good internal rotation-invariant property,the sector-projection-wavelet-descriptor was proposed.
针对传统轮廓描述子不能识别相似样本或者确定图像方向复杂等一系列缺陷,本文提出了基于主轴归一化方法的轮廓扇区投影-小波描述子。
补充资料：半波振子
见对称天线。
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