局部特征提取及其在图像配准中的应用研究

来源 :浙江工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:skynini83
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
现代汉语中,“大”的构词能力很强、使用频率很高、使用范围很广。具有极高的研究价值。“大”作为形容词时的意义和用法为人们所熟知,但是作为副词时的意义和用法还有待进一步研究和发掘。本文的主要内容包括以下三个部分:首先考察副词“大”的意义划分和用法。依据张谊生的汉语副词次类划分标准,“大”做副词时可划分为描摹性副词和限制性副词。作描摹性副词时可以表状态,做限制性副词时可以表程度和范围。其次考察“大”和“
学位
期刊
期刊
期刊
期刊
期刊
会议
期刊
期刊
人类可以从少数样本中快速学习,很轻松地识别出新物体。而机器学习特别是深度学习,却需要大量的数据才能建立起一个比较好的模型。现如今在很多场景下,比如医疗图像、真伪鉴定等,都存在着样本量较少而难以训练的问题。因此,研究如何在小样本情况下实现较好的学习,具有重要的理论意义和实际价值,人们由此提出了小样本学习的概念。小样本学习的主要目标是在样本量较少的情况下学习一个泛化性能较好的分类器。但是在没有足够数据
学位