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1)  feature detection
特征觉察
2)  feature detector
特征觉察器
3)  auditory feature
听觉特征
1.
A fan abnormal sound fault diagnosis method based on subjective auditory feature and objective frequency spectrum analysis is presented.
分析表明:风机所产生的异音故障在频谱中表现为幅值和能量都比较集中的线谱频率,其听觉特征明显,并与频谱特征有严格的对应关系;实验证明,频谱特征和听觉特征可以作为有效的油烟机异音故障判别特征之一。
2.
The auditory feature extraction methods are studied,including Mel-frequency cepstrum coefficient(MFCC)feature, acoustic dynamic feature and so on.
研究了舰船辐射噪声听觉特征的提取方法,包括美尔频率倒谱系数特征、语音动态参数特征等,组合成描述舰船的特征集,运用贯序特征选择方法对特征进行优化。
4)  visual characteristics
视觉特征
1.
The relations among the natural attributes,visual characteristics,and processing technology of materials,new materials,or materials with new application forms were discussed.
就材料的自然属性、视觉特征、加工工艺和新材料或材料的新用途与形态的关系进行了论述,在产品设计中进行材料选择时,必须对材料的各种特性有充分的了解和把握,综合考虑、灵活运用,这样才能选择出合适的材料,从而最大限度的发挥材料的性能,设计出更加完美的形态。
2.
By collecting samples of the network images, and inspecting their different visual characteristics, a content-based image classification system is raised.
对图像资源的有效使用和管理迫切需要建立图像分类的标准或规范,本文通过采集网络图像样本,考察它们的视觉特征差异情况,提出了基于内容的图像分类体系,并且就每类图像的特点予以介绍,指出了图像中用于分类的鲜明的视觉特征。
3.
In this thesis, firstly, video frame segmentation algorithm of multi-modal information based on artificial text and visual characteristics is proposed.
本文首先给出一种基于人工文本与视觉特征的多模态信息视频帧分割算法。
5)  visual feature
视觉特征
1.
Analyzing 3D model visual features based on neural networks;
基于神经网络的三维模型视觉特征分析
2.
Face Recognition Based on Visual Feature Extraction and Kernel Discriminant Analysis;
基于视觉特征提取和核判决分析方法的人脸识别
3.
Research on Visual Feature Based Image Retrieval Technology;
基于视觉特征的图像检索技术研究
6)  Visual features
视觉特征
1.
A fast multi-resolution image fusion method based on visual features;
一种基于视觉特征的多分辨率快速图像融合方法
2.
This dissertation discusses image segmentation technology based on the image visual features, the image neighborhood m.
本文讨论了图像视觉特征邻域矩分析和基于视觉特征矩的检测分割技术,并分析系统中的关键模块:图像邻域分析,视觉特征矩变换后的自适应聚类,目标图像的边缘检测,视同灰度区域的视同灰度提取。
3.
First of all,this article compares the color quantization algorithm in common use and puts forward a new color quantization algorithm based on visual features by applying the previous way of calculating.
以往的图像颜色特征处理算法侧重于用计算机对统计信息进行分析和归类,相对忽略人类观察图像时的视觉特征,算法结果存在颜色量化冗余、颜色量化分界难以处理、颜色量化结果不符合人类视觉特征要求等问题。
补充资料:特征觉察器
      指视觉系统中只对视野内确定位置上有一定特征的刺激形式产生最大反应的某些特殊神经元,又称特征检测器。
  
  20世纪50年代,H.B.巴洛就发现青蛙视网膜神经节细胞对弥散光刺激远不如对恰好充满其感受野的光点敏感。他提出,每一个神经元都需要一个触发特征,即要求一种特殊形式的刺激,只有满足了这个条件才能引起其最大的反应。亮度对比是神经节细胞的触发特征。60年代初,J.Y.莱特文等正式提出特征觉察器的概念。他们用近似自然环境的视觉刺激研究青蛙的神经节细胞的反应,并将这些细胞的特征觉察器分为5类:对比边界觉察器、凸边觉察器(又称蠕虫觉察器)、运动边界觉察器、变暗觉察器和暗度觉察器。他们认为这些觉察器与青蛙的扑食、逃避等行为有密切关系。后来的研究者又找到一些其他类型的觉察器,例如鸽、兔视网膜的水平边和垂直边觉察器、运动觉察器、运动方向觉察器等等。诺贝尔奖金获得者D.H.休伯尔和T.N.维厄瑟尔50年代后期开始的研究表明,猫和猴的初级视皮层内大多数神经元对刺激在视野内一定的方向位置有选择性。他们把这类细胞称为曲率觉察器。其中,有一类高级超复杂细胞,对成直角的刺激图形敏感,因而被称为拐角觉察器。另外,有些双眼细胞对两眼视象位置的差异有所选择,称为视差觉察器。人们推想,还可能有各种各样的其他觉察器。觉察器的形成可能是在神经系统的发育过程中完成的,与环境刺激或视觉经验有一定关系。觉察器的活动可能是感觉的生理基础。
  
  有些学者将特征觉察器的观点加以引申,认为视觉系统更高水平上的神经元可能对具有重要生物学意义的物体或特征的集合起反应,并且在猴子的上、下颞叶皮层记录到一些只对手或脸有选择性反应的神经细胞。
  
  以特征觉察器的活动来解释动物和人视觉系统感知物体的神经机制的观点,是与机器图像识别中特征提取理论和实践并行发展起来的。机器识别的特征提取方法的优点是经济,减少了冗杂。神经系统如同一个复杂的滤波器,逐级去掉无关信息,只有那些关键刺激或触发特征得到保留,引起反应。
  
  特征觉察器观点认为识别是通过提取图形的几何特征实现的。这种观点虽然得到了某些实验的支持,但也有欠缺。例如,外部世界是千变万化的,并不都能在脑内找到相应的觉察器。在低等动物较为简单的视觉行为中,觉察器可能起着重要作用。高等动物,特别是人,视觉活动非常复杂,必然还有与之相适应的不同的识别机制。
  

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参考词条