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当前的茶叶分级研究主要基于纹理特征构造分类器,但易受采样过程中的光照、噪声影响.本文提出了结合经典的SIFT(Scale-invariant feature transform)特征描述子在自然光条件下的茶叶分级问题,并使用多类AdaBoost算法对样本进行分类.单幅图像的提取结果显示,SIFT特征对带瑕疵的图片仍具有很好的描述能力.在采集的90幅3级茶叶样本上的实验结果显示,纹理特征+SIFT特征取得了比单组特征更好的分类性能. 相似文献
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通过数学在计算机发展和应用中的重要作用,论述了计算机教育中数学素养培养的必要性,并以此结合《算法设计与分析》课程的讲授提出了四种培养数学素养的途径,藉此以达到培养学生思维能力和自学能力的目的。 相似文献
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