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产品结构描述了产品零组件构成关系,体现了零组件之间的装配关系。产品结构管理是产品设计的重要组成部分,通过对Teamcenter Express产品结构管理的研究,提出了产品结构管理的3种形式,解决了产品结构管理混乱,难以查询的问题。 相似文献
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针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络主元分析(PCA)算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。采用两级检测器对人脸进行区分检测:首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并。然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口。最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好地区分人脸模式和非人脸模式。因此,级联Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。 相似文献
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针对人脸检测过程中难以区分人脸与非人脸等问题,提出了一种基于级联Adaboost和神经网络PCA算法的人脸检测新方法以提高人脸检测的正确率。该方法采用两级检测器对人脸进行区分检测,首先将计算速度较快的Adaboost算法作为第一级检测器对人脸图像快速扫描,对所有判断为人脸的窗口进行合并,然后将合并的窗口提取特征并送入作为第二级检测器的PCA进行验证,排除那些不可能是人脸模式的窗口,最后经过PCA检测结果判别输出验证后的人脸窗口参数(包括窗口的大小和位置信息)。不同算法检测结果显示,基于本方法的人脸检测正确率达到了92.6%,检测率为94.1%;基于Adaboost检测正确率为62.5%,此时的检测率为88%;基于SVM检测正确率为54%,此时的检测率为89%;基于FSS检测正确率为66%,此时的检测率为92%。实验结果表明,本方法能够很好的区分人脸模式和非人脸模式。因此,在这种意义上来说,级联的Adaboost和PCA算法组成的两级检测器可以明显提高人脸检测系统的性能。 相似文献
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应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明:通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative, SG 1stD)、SG平滑(savitzky-golay smoothing, SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下:校正集相关系数(Rc)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration, SEC)=2.5607,验证集相关系数(Rp)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction, SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor, PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation, RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction, RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value, PV)与参比值(reference value, RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p>0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50~70 mg·(100 g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。 相似文献
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