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信息损失的日文

  • じょうほうそんしつ
  • 例句与用法
  • 由于轻雾天气和大雾天气下图像信息损失程度的不同,对它们分别采用不同的手段进行处理。
  • 并且在讨论抽样过程中模型参数的信息损失问题时,发现了m . west和gondenetal方法之间内在的联系。
  • 提出了“静态数字制图”和“动态数字制图”的概念,论述它们各自特点和研究方法,并提出地图制图和空间数据生产都属于“静态数字制图” ;通过研究地图和空间数据的相互转换过程,发现空间数据生产是地图信息损失的过程,根据空间数据来进行地图生产必须先实现地图符号化,然后再进行地图信息的补充处理;本文提出的“地图生产模型”是现有各种数字化生产模式的基础,从理论上论证了一体化生产模式是最优模式,推导出“先空间数据生产,后地图出版”的一体化生产流程,并归纳总结了当前数字化生产的4种基本生产模式和9种应用情况。
  • 其次,论文采用综合识别函数方法构成子参考图像,建立参考图像库的方法解决了目标旋转畸变不变的识别问题,克服了由大量训练图像合成单幅参考图像时,高频信息损失严重的病态问题,并可实现对真实目标旋转姿态的估计。
  • 2 )分析了随机系统状态空间模型中的信息和条件信息描述机制,以shannon熵为手段描述线性系统模型降阶过程中的信息和条件信息损失,以kullback - leibler信息作为衡量降阶模型状态向量各分量之间统计独立性的测度,针对稳定和不稳定系统研究基于状态集聚的模型降阶问题:分别运用最小信息损失准则和最大独立性原则,得出几种状态集聚的信息论方法,并讨论降阶模型的性质、阶次的确定、系统噪声分布特性等问题。
  • 针对二维直方图在模糊化过程中仍存在大量信息损失的问题,引入了d ? s证据理论来融合图像像素灰度信息和空间相关信息,提出了一种基于d ? s证据理论的模糊聚类图像分割方法,取得了不错的分割效果。
  • 其后研究了人脸特征提取,一、讨论了适合于多姿态人脸识别的基于三点仿射变换的人脸图像归一化方法,以克服基于两点仿射变换会引起较大图像信息损失的缺陷;二、在分析现有器官定位算法的基础上,提出了新多姿态人脸器官特征定位技术,将多特征和直方图分析、基于置信度函数的迭代搜索和模板匹配相结合,既提高了器官定位精度,又提高了定位速度。
  • 其他语种释义
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