1) Gabor wavelet networks
Gabor小波网络
1.
Gabor wavelet networks are efficient for feature extraction and image representation.
Gabor小波网络能很好地提取图像特征和进行图像表达,本文提出将瞳孔位置信息引入到Gabor小波网络的人脸特征提取中以提高提取效率。
2) Gabor wavelet neural network
Gabor小波神经网络
1.
Gabor wavelet neural network algorithm based on parallel structure;
基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用
3) Gabor wavelet
Gabor小波
1.
Red-Prickled Tongue Image Classification Based on Gabor Wavelet and Weighed Features;
基于Gabor小波和特征加权的红刺舌象分类
2.
Novel Gabor wavelet support vector machines algorithm for human face recognition;
一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法
3.
Face recognition based on Gabor wavelet and support vector machine;
基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别
4) Gabor wavelet packet
Gabor小波包
1.
To resolve this problem, a feature extraction method is proposed based on adaptive Gabor wavelet packet.
为此,提出一种基于 Gabor小波包的自适应纹理提取方法:以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数,建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码。
5) Log-Gabor wavelet
Log-Gabor小波
1.
Palm-line feature extraction using Log-Gabor wavelet and phase congruency;
基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取
2.
Combining with local frequency features and local orientation features of Log-Gabor wavelet,an approach for iris recognition is presented.
提出一种基于Log-Gabor小波局部频率特征和局部方向特征的虹膜识别算法。
6) Gabor wavelets
Gabor小波
1.
A new face recognition based on Gabor wavelets and RBF neural network;
基于Gabor小波与RBF神经网络的人脸识别新方法
2.
In this paper,based on a thorough theoretical analysis of the complex 2D Gabor wavelets for iris recognition,an improved method,which uses the 2D odd Gabor wavelets to replace the original 2D Gabor wavelets,is first proposed for iris texture extraction.
对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法。
3.
This paper presents a new retrieval algorithm which combines HSV color histogram and Gabor wavelets.
提出综合HSV颜色直方图和Gabor小波纹理特征进行检索的新方法,既利用颜色特征对图像颜色全局分布的描述,又利用纹理特征对局部空间信息的描述,避免一种特征描述图像的片面性。
补充资料：Ga
镓
元素中文名:镓 原子量：69.735 熔点：9.78c 原子序数：31
元素英文名: gallium 价电子：4p1 沸点：2403c 核外电子排布: 2,8,18,3
元素符号： ga 英文名： gallium 中文名： 镓
相对原子质量： 69.72 常见化合价： +3 电负性： 1.8
外围电子排布： 4s2 4p1 核外电子排布： 2,8,18,3
同位素及放射线： ga-66[9.5h] ga-67[3.3d] ga-68[1.1h] *ga-69 ga-71 ga-72[14.1h]
电子亲合和能： 48 kj·mol-1
第一电离能： 577.6 kj·mol-1 第二电离能： 1817 kj·mol-1 第三电离能： 2745 kj·mol-1
单质密度： 5.907 g/cm3 单质熔点： 29.78 ℃ 单质沸点： 2403.0 ℃
原子半径： 1.81 埃 离子半径： 0.62(+3) 埃 共价半径： 1.26 埃
常见化合物： gao ga2o ga2o3
发现人： 布瓦博德朗 时间： 1875 地点： 法国
名称由来：
拉丁文：gallia（法国）。
元素描述：
柔软的蓝白色金属。
元素来源：
见于地壳中的铝土岩、锗石和煤炭等矿产中。
元素用途：
用于半导体工业，制造led（发光二极管）和砷化镓激光二极管。
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