基于纹理特征的计算机自动笔迹鉴定系统

本文针对公安、法院、银行等部门疑问文档笔迹鉴定应用，利用人工笔迹鉴定专家知识，提出和实现了适用计算机自动笔迹鉴定的纹理分析方法。实验研究表明，运用这种算法，可以获得90％以上的正确识别率。     

典型图像分类算法分析

本文主要讨论了图像处理中基于人类视觉系统(HVS)的图像区域分类的相关概念、技术以及算法的实现。图像分类是指将图像分成平滑区、纹理区和边缘区,它是图像处理中一种重要的手段,具有广泛的应用。所谓平滑区就是指图像中灰度变化较少,包含信息量少,能量小的部分;而边缘是图像中一种灰度突变形式的集合;纹理是表征象素按一定的排列规律进行重复排列的部分。纹理区和边缘区的图像块具有较大的能量。本文主要基于人类视觉的一些特性,提出了空域和频域两种分类算法,这两种算法都是先将图像分块,然后再与人类视觉特性相结合,对各个图像块进行处理,再确定相应划分区域的阈值,对原始图像进行二次分类,最终得到图像的平滑区、纹理区和边缘区.     

新产品

飞亚达fiyta心弦系列心弦系列饱满圆润的腕表造型,曼妙犹如满月。腕表多采用贝壳盘面,纹理就如同人的指纹,是独一无二的。且表盘上以玫瑰金色细线勾勒等工艺,抽象精琢凤凰羽毛、蝴蝶等元素。在这些唯美的纹理之间,或点缀天然真钻,或镶嵌施华洛世奇锆石,不仅蕴含高价值,更带来无与伦比的视觉感受。华美纯净,一如初心。     

清代家具表面装饰之木材纹理研究

本文主要以清代家具表面装饰之木材纹理发展现状为研究内容,通过分析清代家具装饰、木材纹理分析和表征、木材纹理应用三个方面的发展现状,拟得到木材纹理在清代家具表面装饰中的发展和研究现状,并展望木材纹理在家具表面装饰应用中的发展潜力。     

一种基于Gabor小波和LBP的服装图像检索方法

在网页中的服装图像难免会有褶皱,而褶皱所构成的纹理不是提取所需的纹理,因此提取的纹理特征并不能很好的对服装图像进行表述;同时基本的LBP算法提取的纹理特征太过于细微,款式的纹理与构造,都是一些比较低频的粗糙纹理,这两种现象的存在极大地影响了检索算法的准确性,为了提高纹理特征在服装图像检索中的准确性,文章提出了一种通过Gabor小波去除褶皱和改进的LBP纹理特征提取以提高服装图像检索精度的算法。实验表明,改进后的算法比已有的算法有更好的检索效果。     

强化质量意识 需从细节做起——从表面形貌特征评定参数的拓展谈起

工件的某些表面形貌特征会对产品的性能和质量产生重大的影响,因此,拓展表面形貌特征的评定参数,以提升产品的质量监控水平已成为必需。文章以工件的回转密封面为例,就螺线纹理这一表面微观结构的形貌特征及其可能引起的产品质量隐患做了详细的说明,并介绍了如何利用精密仪器实施相关的测量。文中透过对这一往往被业内忽略的细节的监控思路,阐明了在企业内,强化质量意识必须从重视每个细节做起的观点。     

心系华夏 仁爱万里 三星W2014助力时代精英执掌风云

正早春时节,吐故纳新,正是描绘事业蓝图的好时机,对于正在规划宏图伟业的时代精英而言,一款心仪的高端手机不但能为事业助力更可彰显尊贵身份。务实高效的应用助精英人士掌控全局,卓尔不凡的气质更是对精英圈层的最佳映衬,三星新一代高端智能商务旗舰"心系天下"W2014正是这样一款内外兼修的手机,成为当季时代精英的最佳选择。传承经典集时代领先之力引领时代风向的精英人士,心仪之器是个人致臻品位的体现。三星W2014延续经典翻盖设计和九格键盘,展现精英人士精准、严谨的处事作风。香槟金主色机身、顶部转轴纵向纹理与金属拉丝边框辉映,突显简约的格调与气质。黑曜石质感的外屏嵌入机身,在金色边框的勾勒下让气质在豪雅与内敛间自如转换。皮质后背和车     

收藏文玩核桃

"文人玩核桃,武人转铁球,富人揣葫芦,闲人去遛狗"老北京有句顺口溜:"贝勒手里三样宝,扳指、核桃、笼中鸟。"这里的核桃指的就是文玩核桃。核桃,原名胡桃,又名羌桃、万岁子或长寿果。核桃大致分为能吃的绵核桃和不能吃的山核桃。人们手里赏玩的大多是山核桃。古人把赏玩山核桃称作     

雪域烤羊腿金色纹理的视觉盛宴

外出旅行，一定要吃当地的食物，这样才能真正加入这次旅行，才能与脚下这块土地的节拍一致。 有些来西藏的游客有强烈的高反，但是吃了几天当地的食物之后，高反症状立刻消除，因为你在告诉西藏，你也是西藏的一员了。     

基于均值偏移的粒子滤波视频跟踪算法研究

提出了基于融合颜色和LBP纹理特征的均值偏移粒子滤波视频跟踪算法。粒子滤波用带权粒子集表示待求解函数值,解决了非高斯非线性问题,提高了跟踪精度。将均值偏移嵌入到粒子滤波算法框架,实现对粒子的聚类,减少粒子数量同样达到实时准确跟踪的效果。融合颜色信息、纹理信息的多种特征描述,能够准确地描述模标,提高模标锁定的准确性,克服环境中相似颜色干扰的问题。实验证明,该算法在人体行为实时跟踪的准确性和鲁棒性方面较原算法有明显提高。