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随着智能手机越来越多的成为人生活的部分,拍照作为智能手机的功能,也越来越多被使用。以此生产出来了数以亿计的照片。这些成千上万照片往往存在手机相册、SD卡这样的内置存储中或者以移动硬盘、NAS(网络附属存储)为代表的外置存储中,用户因为照片的数量太多,很难找到自己想要的照片。如何管理与组织巨大数量的照片成为了用户一个比较麻烦的问题。通过观察包括聚会、旅行、体育比赛、踏青、婚礼等不同活动,对于同一活动,不同照片的元特征(GPS、对焦距离、光圈、体积大小、时间戳等)以及视觉内容(灰度、色调、明暗等)有着很多相似程度,利用照片的视觉与元特征相似程度来进行照片的聚集归类。本文提出了一个方法,将图片的元特征和视觉特征的参数量化,使用利用密度聚类算法(DBSCAN算法),与照片与照片之间的相似性对照片分类。本文提出的算法也满足可扩展性的要求,以便添加新的照片的时候将自动完成分类。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对智能手机动作识别算法改进,提高智能手机的嵌入式集成水平和面向对象能力。传统的智能手机动作识别算法采用静态姿势状态空间模型提取算法,当状态空间出现敏感性变化时,识别效果不好。提出一种基于特征敏感性控制的智能手机动作识别算法。基于特征敏感性控制,按翻转的方向,分向前、向后、向侧手翻三种,三个方向上的姿态特征信息采集特征向量,计算智能手机动作状态的变换矩阵分布强度,通过特征敏感性控制,得到的特征方程对模糊状态动作进行完全跟踪补偿,提高手机动作识别能力。仿真结果表明,该算法能有效实现对智能手机动作的实时跟踪和识别,对手机状态特征的追随性能较好,识别误差收敛于0,性能优越,使得智能手机更具有面向对象性,提高了对手机的控制精度。 相似文献
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如今,智能手机已基本在世界范围普及,给人类生活带来极大便利的同时,也带来了巨大的经济效益。智能手机中,装配着各式各样的传感器,这些传感器与手机应用结合,能实现许多功能。本文对智能手机中的各类传感器进行了梳理,分析了传感器在智能手机功能中的体现以及在生活中的便捷应用。 相似文献
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