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1) Eigen-Texture Method
特征纹理方法
2) texture character
纹理特征
1.
Methods Medical images were segmented using image segmentation method based on texture character and generalized radial basis function neural networks.
方法:采用基于纹理特征和广义径向基函数(Generalized Radial Basis Function,GRBF)神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割,根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数,形成广义径向基函数神经网络的输入矢量,对网络进行训练和仿真测试。
2.
The debased dimension to the vector of the texture characters is used by PCA.
利用小波分析来获得地震剖面图像的纹理特征,运用分块主成分分析(PCA)对纹理特征向量进行降维处理,通过模糊k均值对特征向量矩阵进行分类,达到对地震剖面图像分割的效果。
3.
In this paper we have summarized the latest research achievement with earnest inland and overseas,on the basis of which we bring forward a new arithmetic that is based on the texture character and projection,firstly,t
本文通过认真研究总结目前国内外的最新研究成果,针对目前的研究现状提出了基于纹理特征和投影相结合的车牌定位算法,该算法首先利用车牌的纹理特征,依据统计跳变点的次数来对车牌进行粗定位,然后利用其垂直投影,借助投影变化率来实现车牌的精定位。
3) texture features
纹理特征
1.
Probe of texture features in city land use information extraction;
利用纹理特征提取城市用地信息方法探索
2.
Study of watermarking algorithms based on wavelet transform and texture features;
基于小波变换和纹理特征的水印算法的研究
3.
Methods to Extract Images Texture Features;
图像纹理特征的提取方法
4) texture feature
纹理特征
1.
Remote sensing image classification based on SVM algorithm and texture feature extraction;
基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类
2.
Identification algorithm for red corpuscles of blood based on texture feature and kernel-Fisher;
基于纹理特征和核Fisher的红细胞识别算法
3.
Tree crown extraction combining color and texture feature;
结合颜色和纹理特征的树冠提取方法
5) feature texture
特征纹理
1.
By the framework,the basic shape and feature vectors are used to decompose textons shape,while the feature textures are employed to encode the distribution of textons.
针对纹理合成中基本的MRF类模型在大尺度结构表达上的缺陷,提出了在纹理模式空间和素材空间内对纹元及其分布的新的描述框架:使用纹元基本形和特征向量表示纹元,使用特征纹理表示纹元分布状况。
6) texture characteristic
纹理特征
1.
Tool condition monitoring technology based on texture characteristic
基于纹理特征的刀具状态监测技术
2.
Extracting of soil salinization by SVM and accuracy evaluation based on texture characteristic
基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究
3.
The degree of membership is computed according to the results of clustering analysis and used as the weight of the texture characteristic vector in a certain direction,and k dom.
针对该问题,引入统计方法和模糊理论,在每个方向对狭义图像域子集进行聚簇分析,根据分析结果确定隶属度,把隶属度作为该方向纹理特征向量的权重,并且根据隶属度确定k显著方向。
补充资料：基于零件－设备特征匹配的通用CAPP方法
本文针对特定零件类型和特定设备条件分析了一般CAPP系统的不足，面向多品种零件和各个企业加工设备，提出了基于零件－设备特征匹配的CAPP思想，并详细介绍了其信息描述的模型与匹配的方法。该方法以其特征化、开放化和信息全面化的特点满足了企业对CAPP系统的通用性、实用性的要求。一、引言 迄今为止，在国内外已开发出的CAPP系统中，多数是针对特定的零件类型和特定的设备条件开发的，这种开发策略使得CAPP系统的应用范围受到严格限制，从而严重地影响了其通用性与实用性。为此，面向多品种零件和各个企业加工设备，我们提出基于零件－设备特征匹配（Part-Equipment Feature Matching，简称P-EFM）的CAPP方法，较好地解决了CAPP系统的通用性和实用性问题。 二、信息描述模型 CAPP的工作就是让计算机“熟悉”零件信息和企业设备制造能力的信息，并把待加工的零件信息与企业加工设备的制造能力（机床、夹具和刀具的制造能力的有机统一）信息进行匹配，为零件设计适当工艺的过程。因此，不仅零件信息，企业设备的制造能力信息也是CAPP系统的基础数据，它们都直接影响整个系统的通用性和实用性。建立好零件与设备的信息描述模型是解决系统通用性和实用性的前提和关键性工作。 P-EFM信息描述模型集零件信息与企业设备制造能力信息的描述于一体。下面从两个基本特性方面进行介绍。 1.特征性 在制造技术领域中，零件特征表示与制造操作和工具相关的形状和技术方面的属性，即一个零件几何形状的工程意义。特征的分类是P-EFM信息描述模型特征性的基础。一般而言，零件特征可分为管理特征、形状特征、精度特征、技术特征和材料热处理特征共五大类。管理特征描述与零件管理有关的所有信息，如标题栏信息、未注粗糙度信息等。形状特征描述零件的公称几何关系，它不但是最主要的，而且是种类最多、描述最复杂的零件特征。根据其是否常见，形状特征可分为基本形状特征和特殊形状特征两大类。基本形状特征根据其在构造零件中所起的作用不同，可分为主特征和辅特征两类。主特征又分为简单主特征（如圆柱体、圆锥体、长方体等）和宏特征（如轮毂、轮辐、盘等）。辅特征又分为简单辅特征（如孔、槽、螺纹等）、复制特征（如周向均布孔、阵列孔、轮缘等）和组合特征（如阶梯孔、中心孔等）。特殊形状特征是指某些零件上所具有的特殊形状，如水泵叶轮的流道、高压开关上的直向榫槽等。这类特征不便于分类，其信息没有固定的格式。精度特征描述几何关系的允许变化范围。
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
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