提出一种鲁棒性的谷脊线提取与增强算法.算法采用多步逼近的策略:首先根据每个点的局部最小二乘拟合曲面多项式计算每个点的主曲率,并用绝对值较大的主曲率标识出谷脊潜在特征点;然后通过将特征点投影到离其最近的潜在特征线上得到增强的特征点;再对增强后的特征点进行平滑,选择合适的平滑点生成特征折线;最后再对特征线进行进一步的扰动滤除等操作得到光滑的谷脊线.实验结果表明,本文算法稳定、抗噪性强、能满足多分辨率的特征提取要求约束直推学习-液压气动倒角机电动倒角机价格低数控蔬菜大棚折弯机倒角机多少钱. 目标跟踪中,大部分算法都是假设目标亮度不变或者目标子空间不变,然而,这些假设在实际场景中并不一定满足 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com,特别是当目标和背景都发生较大变化时,目标容易丢失.针对这种情况,本文从直推学习的角度重新描述跟踪问题,并提出一种鲁棒的目标跟踪方法.为获得更好的跟踪效果,目标当前状态估计不仅要逼近目标模型,而且要与以前的结果具有相同的聚类.本方法利用目标模型对跟踪问题进行全局约束,利用以前的结果约束状态局部分布,构造代价函数.将以前的状态估计作为正样本,当前的候选状态作为未标记样本,以所有样本为顶点建立图,同时学习目标的全局外观模型和所有状态的局部聚类结构.最后利用图拉普拉斯,通过简单的线性代数运算,获得代价函数的最优解.在实验中,选取包含各种情形的视频,如目标的姿势改变、表情变化、部分遮挡以及周围光照的变化等,利用本文提出的方法测试,并和其他算法比较.实验结果表明,本文方法能够很好处理这些情形,实现对目标的鲁棒跟踪. 约束直推学习-液压气动倒角机电动倒角机价格低数控蔬菜大棚折弯机倒角机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com