基于关键区域增强和类关系一致性的面部表情识别研究

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多光谱(Multispectral,MS)图像和全色(Panchromatic,PAN)图像的融合分类是遥感图像处理的一个研究热点。多光谱图像和全色图像是同一场景地物相同时刻的成像结果,但是由于成像技术的差异,两者呈现出一种表象差异,但本质相同的特性。目前常见的多光谱图像是具有四个光谱波段(RGB+近红外)的遥感图像数据,它的特点是光谱信息相对全色图像要更加丰富。而全色图像仅具有一个波段,它相较于
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图像目标跟踪是现代信息化社会中一个重要的技术领域,在军事安防、卫生医疗、工业生产等多个方向都有广泛的应用。近些年来,多种算法在目标跟踪领域获得了快速发展。核相关滤波(Kernel Correlation Filter,KCF)算法是其中综合效果最为瞩目的一套跟踪算法,得益于梯度统计直方图的优势以及循环矩阵的特殊性质,无论是执行效率还是跟踪效果都达到了新的高度。但在实际的工程应用中,基于KCF的目标
星载空中动目标指示(AMTI)雷达以卫星为平台具有探测范围广、生存能力强、所受制约少等传统雷达所不具有的优势,在军事中有很大的应用价值,已经成为当今雷达技术研究的重点。但星载AMTI雷达实现技术难度大,设计复杂,至今还没有投入实际使用,因此利用计算机仿真技术对星载AMTI雷达系统进行建模与仿真,不仅能对星载AMTI雷达系统中的关键技术进行快速有效的研究,还可以为系统目标检测性能的评估提供有力的依据
随着遥感技术的快速发展,遥感影像数据形式越来越多样化,其所包含的信息也越来越丰富,具有重要的研究价值。而遥感影像分割作为遥感影像处理中重要的一项技术,已经被广泛应用于军用侦察、地质勘测、地图重建以及地质灾害预防等领域。近年来基于深度学习的遥感影像分割方法取得了一定的突破,但仍然存在目标边缘分割不连续及部分目标预测得分不精确等问题,本文针对这些难点问题,从网络结构设计方面做出了相应的改进以提高分割的
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合成孔径雷达有着全天时全天候的优点,近年来在军民侦查监测领域得到了广泛的应用。方位分辨率和成像幅宽是SAR成像的两个重要性能指标,高的方位分辨率有助于我们获得更多的目标特征,宽测绘带可以实现更大场景的同时照射,数据的实时性更高。在传统的单通道SAR系统中,无法同时满足高分辨率和宽测绘带的成像性能,例如聚束模式可以实现高分辨率却无法实现宽测绘带,而扫描模式可以实现宽测绘带但无法同时满足方位向的高分辨
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