检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与现代化 2016年第9期 40-44页

作者：刘劲松戴拥民孙建刚周安明德烈国网新疆电力公司新疆乌鲁木齐830000 北京洛斯达数字遥感技术有限公司北京100120 华中科技大学自动化学院湖北武汉430074

常见的CAVE系统是由4个正方形投影面构成一个立体空间,将复杂的数据以可视化的方式展现,营造一个逼真的虚拟环境,带给用户一种非凡的沉浸式体验。本文在分析投影变换矩阵的基础上,通过构建CAVE投影坐标系,提出构建不规则投影变换矩阵的... 详细信息

常见的CAVE系统是由4个正方形投影面构成一个立体空间,将复杂的数据以可视化的方式展现,营造一个逼真的虚拟环境,带给用户一种非凡的沉浸式体验。本文在分析投影变换矩阵的基础上,通过构建CAVE投影坐标系,提出构建不规则投影变换矩阵的快速计算方法。该方法使CAVE系统不再局限于标准的立方体空间,并通过获取用户在CAVE投影坐标系下的坐标位置,实时计算投影变换矩阵,满足用户在任意空间位置下的最佳观测视角。

关键词： CAVE系统投影变换矩阵投影坐标系

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投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法

投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法

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作者：张莉丁春涛王邦军周伟达李凡长杨季文 215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号

本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法，投影变换矩阵的获取方法中使用训练样本的类别标签形成类别信息，并根据类别信息对训练样本进行分类得到同类样本和异类样本，并通过进一步的计算得到投影变换矩阵。本方法中由... 详细信息

标准号: CN103870848A

本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法，投影变换矩阵的获取方法中使用训练样本的类别标签形成类别信息，并根据类别信息对训练样本进行分类得到同类样本和异类样本，并通过进一步的计算得到投影变换矩阵。本方法中由于类别标签能够准确的表示训练样本的类别，类别信息与类别标签是一一对应的，因此类别信息能够准确反应训练样本的类别，本方法中训练样本的类别信息是确定的不是通过计算得到的，因此通过类别信息对训练样本进行分类，不会出现分类出错的情况，因此本方法能够获得正确地投影变换矩阵，并很好地实现拉近同类之间距离，扩大异类之间距离的目的，进而使分类性能变好。

关键词：样本类别信息投影变换矩阵类别标签训练异类分类性能样本分类准确反应

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投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法

投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法

引用

作者：张莉丁春涛王邦军周伟达李凡长杨季文 215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号

标准号: CN103870848B

关键词：类别信息训练样本投影变换矩阵类别标签分类样本反应训练分类性能样本分类异类样本异类拉近出错

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投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置

投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置

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作者：张莉包兴赵梦梦王邦军何书萍杨季文李凡长 215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号

本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置，本发明使用训练样本的类别标签构建类别矩阵，并根据类别矩阵加入计算投影变换矩阵中。本发明中由于类别标签能够准确的表示训练样本的类别，因此类别矩阵能够准确... 详细信息

标准号: CN103886345A

本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置，本发明使用训练样本的类别标签构建类别矩阵，并根据类别矩阵加入计算投影变换矩阵中。本发明中由于类别标签能够准确的表示训练样本的类别，因此类别矩阵能够准确反应训练样本的类别。本发明取在欧氏距离和值最小的基础上，加入类别信息实现了有监督的学习，因此能够获得正确地投影变换矩阵，并很好地实现拉近同类之间距离，扩大异类之间距离的目的，进而使分类性能变好。

关键词：矩阵样本投影变换矩阵类别标签训练变换矩阵分类性能计算投影类别信息样本分类准确反应异类监督学习

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投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置

投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置

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作者：张莉包兴赵梦梦王邦军何书萍杨季文李凡长 215123 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号

标准号: CN103886345B

关键词：投影变换矩阵类别矩阵类别标签训练样本反应训练分类性能类别信息欧氏距离样本分类异类构建拉近样本监督学习

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透视投影的基本方程及变换矩阵

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西北工业大学学报 1987年第4期5卷 503-511页

作者：高满屯西北工业大学教师

本文由两部分组成。第一部分提出一般形式透视投影的基本方程,论述了Oda-ka透视投影的基本方程,波尔凯——许华尔兹定理及波尔凯定理的代数表示式等均为基本方程的特殊形式。第二部分采用先确定灭点的方法导出一种新的透视投影变换矩阵... 详细信息

本文由两部分组成。第一部分提出一般形式透视投影的基本方程,论述了Oda-ka透视投影的基本方程,波尔凯——许华尔兹定理及波尔凯定理的代数表示式等均为基本方程的特殊形式。第二部分采用先确定灭点的方法导出一种新的透视投影变换矩阵,该矩阵结构形式简单,元素几何意义清楚,容易控制透视投影图形的大小和形状。该矩阵可以保证空间场和投影场具有透视对应关系,因而实际工作中不必一定将两场放置到透视对应位置上。一个简例说明该矩阵在计算机图学和计算机视觉学中将会得到广泛的应用。

关键词：透视投影代数表示式定理轴测投影方位投影投影变换矩阵基本方程

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基于轮廓相位相关的图像自动拼接

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大连理工大学学报 2005年第1期45卷 68-74页

作者：张静胡志萍刘志泰欧宗瑛大连理工大学机械工程学院研究所辽宁大连116024 长春轨道客车股份有限公司吉林长春130062

研究了图像的平面拼接,提出了一种基于轮廓相位相关的图像自动拼接算法.首先只考虑图像间的平移量和角位移,用轮廓相位相关算法将图像初始定位,得到图像间初始的投影变换矩阵;接着用迭代优化算法将图像间初始的投影变换矩阵优化求解,实... 详细信息

研究了图像的平面拼接,提出了一种基于轮廓相位相关的图像自动拼接算法.首先只考虑图像间的平移量和角位移,用轮廓相位相关算法将图像初始定位,得到图像间初始的投影变换矩阵;接着用迭代优化算法将图像间初始的投影变换矩阵优化求解,实现图像的准确拼接.本轮廓相位相关算法对常规的相位相关算法作了两点改进:(1)提取出图像的轮廓,只对二值化的轮廓图像进行相位相关计算,效率和鲁棒性提高;(2)当相位相关的δ函数阵列中存在多个和最大峰值比较接近的峰值时,将其对应的平移量都作为候选平移量,然后根据重叠区图像的一致性选取其中的最佳值.运行实例表明,在图像间的光照条件有较大差异、存在多个和最大峰值比较接近的峰值,以及图像间存在一定角位移时,算法都能实现正确拼接,稳定性较好.

关键词：图像拼接轮廓相位相关投影变换矩阵图像处理

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利用圆心不对称投影精确标定工业相机

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光学精密工程 2014年第8期22卷 2267-2273页

作者：朱伟东曹良洪梅标李江雄封璞加浙江大学机械工程学院系浙江杭州310027 中国航空工业集团公司陕西飞机工业(集团)有限公司陕西汉中723213

工业相机常采用基于圆形控制点的方法进行标定,但该方法存在不对称投影问题,极易产生标定误差。为了避免引入不对称投影误差并能以迭代方式修正这一误差,本文提出了一种利用圆心不对称投影所蕴含信息的相机标定方法。首先,推导了平面模... 详细信息

工业相机常采用基于圆形控制点的方法进行标定,但该方法存在不对称投影问题,极易产生标定误差。为了避免引入不对称投影误差并能以迭代方式修正这一误差,本文提出了一种利用圆心不对称投影所蕴含信息的相机标定方法。首先,推导了平面模板上的圆形控制点投影成为椭圆之后的理论坐标;然后,提取每一幅标定板图像中实际椭圆的中心坐标,通过最小二乘算法求得该幅图像对应的精确投影变换矩阵;最后,利用所有的投影变换矩阵求出相机内参数。实验结果表明:采用本文提出的标定方法,标定结果的重投影误差降到了1/50pixel。该方法可一次完成标定,计算简单,标定精度高,适用于工业相机的标定。

关键词：工业相机相机标定不对称投影投影变换矩阵重投影误差

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基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器

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计算机工程 2011年第10期37卷 162-164页

作者：曹玲玲潘建寿西北大学信息科学与技术学院西安710127

针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向... 详细信息

针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,以获得新样本,并采用贝叶斯分类器对新样本进行分类。实验结果表明,在给定的数据集上,该贝叶斯分类器的分类正确率较高,分类性能较好。

关键词：贝叶斯分类器投影变换矩阵 Fisher线性判别分析特征向量

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基于GLRAM的掌纹识别改进算法研究

基于GLRAM的掌纹识别改进算法研究

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作者：张彬辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

掌纹识别技术作为一种新型的生物识别技术具有方便简单快捷、图像信息量比较人以及易采集等优点，所以越来越被广大用户关注和接受。掌纹识别的主要任务是提取掌纹的有效特征，再利用这些有效特征进行匹配识别。\n 对二维主成分分析(... 详细信息

掌纹识别技术作为一种新型的生物识别技术具有方便简单快捷、图像信息量比较人以及易采集等优点，所以越来越被广大用户关注和接受。掌纹识别的主要任务是提取掌纹的有效特征，再利用这些有效特征进行匹配识别。\n 对二维主成分分析(2DPCA)算法研究发现，以掌纹训练样本的均值作为样本中心求出的投影矩阵并不是最优的。为了减小训练样本均值偏离类中心对求取最优投影矩阵的影响，提出了一种基于样本中间值的2DPCA掌纹识别算法(M2DPCA)，该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值。同时，对矩阵的广义低秩逼近(GLRAM)算法研究发现，由于传统的GLRAM算法采取双边降维的方法，没有解析解，需要通过迭代的方法求取左右投影变换矩阵，算法的训练复杂度比较大。为克服这个问题，提出了一种改进的非迭代GLRAM算法，该算法利用M2DPCA算法直接获得右投影变换矩阵，进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵。最后在PolyU掌纹库上仿真实验表明改进的GLRAM算法取得比其他算法更好的重构效果和识别率。

关键词：掌纹识别特征提取二维主成分分析矩阵广义低秩逼近投影变换矩阵

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