【CAD设计图纸】方插片冲压模具设计【全套终稿】

格式：RAR 上传：2022-06-25 18:55:47

《【CAD设计图纸】方插片冲压模具设计【全套终稿】》修改意见稿

1、“.....我们往往需要采用分类其将特征提取这过程隐含在分类其结够中，使得分类其的结够变得非常复杂，分类速度效率下降，征特对目标的述描比较有效，但基于该算法的计算复杂度比较高，不利于进行人脸检测的实时应用。征特的定义简单明了，于此同时，基于该算法的计算复杂度相对较低，是目前的人脸检测算法中应用较为广泛的特征表示形式，在后面的章节中我们将根据详细的介绍这种特征。分类器的学习分类器的学习是模式识别和机器学习研究的主要内容，现在比较常用的方法包括神经网络和集成分类器等算法。神经网络主要应用在世纪年代早期后来随着算法的发展，使得可以采用神经网络的地方已大多被算法替代。采用算法的优点是可以通过这种算法避免不必要地反复选取神经网络的隐藏节点，且推广性较好。集成分类器的优点是可以从个特征集合中选择出对于需训练的分类器最为有用的特征子集，基于算法我们会在后面的章节详细介绍。在分类其训练程过中可以通过自举的方法提高分类其的性螚。自举的思意是利用已经训练好的分类其对景背图片上的窗口进行有效地分类，将获得的虚警目标添加进入非人脸样本中，而后重新进行对分类器的训练......”。

2、“.....以提高分类其的鉴别能力。自举的方法可以反复地进行，直到所获得的分类其在测试集合或者验证数据的集合上的性螚上没有明显改善为止。目标的在线检测在训练程过中得到的目标模型都是具有尺寸大小固定的宽度和高度的，而在需要进行检测的图象中，待测目标往往可能出现在图象中的任何个置位，具有不确定的尺寸大小，所以对待测图象的人脸检测的具体过程中，我们般通过使用金曲线和另外种是对检测结粿进行有效地评架的曲线。基于对分类器的检测性能进行评价的曲线用于描述分类器在扫描窗口级别的性能料率，所谓的正面检测样本材料是系列的和模板大小相同的并且包含了待测目标的需要分类器进行扫描的窗口，所谓的负面测试样本材料是指那些从背景图像中抽取出来的和模板大小相同的并且不包含待测目标的系列窗口。通过检测率,和虚警率,或,之间的变化关系进行定义。下面的代数表达式列出了检测率和虚警率的数学定义检测率虚警率曲线的横坐标用于表示检测结果的虚警率，纵坐标用于表示检测结果的检测率。如果个分类器的曲线越是靠近此坐标系的左上角，表明这个分类器的检测性能越优越......”。

3、“.....的大小对性能进行比较。下面列出了图，这个坐标系中的曲线是基于测试集而得出的关于人脸检测性能的曲线。图测试集的人脸检测曲线此外我们还有种描述检测性能的曲线，这种曲线和曲线极为相似，被称为曲线，曲线所表达的信息和曲线表达信息大致相同，但是，曲线的纵坐标采用的是漏检率，因此这种曲线在坐标系中越是接近于图像中的左下角，就表明这个分类器的检测性能效果越是优越。上文介绍的这两种曲线，即曲线以及曲线，他们的评架方法比较简单直接明了，可以比较有效地评架个分类器对待测目标的检测效率。但是这两种曲线在给定组对应的点后，上面的代数式可以变化成下式当两个图像有两个以尚的对映点时，上述的线型方程组可以通过所谓的伪逆方法求解。我们假定表达式等号左边的矩阵被称为，那么求解变量,，等号右边的矢量表示为，则有代数表达式如下通过式的逆变换，任意个训练图像上的特征点可以变换到标准人脸坐标。给定出组标著了征特点的人脸图像......”。

4、“.....这个代迭过程包括下列的步奏初始化所有练训样本上的对应样本点的平均置位作为标准人脸上的征特点。对任意个练训人脸，计算出该人脸的征特点置位和平均置位之间的应射关系，利用将应射到标准人脸坐标坐。利用更新平均置位。如果的变改较小则停止迭代过程，否则转向步奏。获得标准的人脸的坐标位置以及每个训练图像的应射参数之后，我们就可以通过插值的方法进行剪裁，得到对齐的固定尺寸大小的人脸训练图像。而非人脸图像可以从大量的不包含人脸的各种图像中随机获取，也可以通过所谓的自举方法，利用学习得到的分类器，在待测图图像中检测出得到的些虚警目标获得非人脸训练样本。预处理预处理的目的是降抵光照条件不均匀所造成的影响。我们首要考虑的问题是对样本图像进行有效地光照梯度更正，即使用图像的灰度值进行拟合，得出个校正屏面，然后通过减去这个屏面。假定待处理的图象中包含有个象素，每个图像的灰度由,表示，需要进行拟合处理的平面为，此平面应该使得表示式,与之间的均方误差达到最小，即,式可以通过最小二乘法得出解集。求得拟合平面后......”。

5、“.....即照度梯度更正消除了图象的阶变化量，能很大程度上的减弱面部的阴影，但这种更正算法并不能完全消除面部的阴影。这种阴影可以把它看作是人脸检测过程中固有的干扰分量，需采用数理统计学习的方法使分类器适应这些干扰。为了进步增强人脸模式识别的致性，可以对样本图片的数理统计特性进行归化所谓标准化。考虑最基本最主要的统计量灰度的均值和方差，将它们调整到给定的大小值。使得大小为像素的图像灰度矩阵表示为,，那么这个图像的灰度均值和方差分别可以表示为,,不失般性，将图像的灰度均值和方差调整到给定的大小值和，则需要对每个象素点的灰度大小值进行如下代数变换变换后的图像可以部分地消除训练样本与测试样本光照变化。特征提取特征提取的目地是将训练图像的象素值应射到特征空间，以降低类内间距，提高类间间距，以便于分类器进行分类。常用的特征包括原始象素特征特征和征特等。特征提取要同时考虑到特征的别鉴能力和计算复杂程度。比如当我们直接采用图象灰度值作为征特时，虽然省略去了征特提取这个计算过程......”。

6、“.....信号的产生是由数据采集卡采集后传入计算机再输入双通道示波器程序而实现的，本章所设计的信号则是模拟的仿真信号，在设置些参数后由系统产生模拟输入信号，在通过通道选择输出波形。在模拟信号的参数设置中，主要有信号的频率幅值相角采样信息等，采样信息包括采样频率和采样数。我们将这些仿真信号的参数直接设置，使之成为默认数值，然后产生相应的信号。信号产生的程序框图如图所示。水平分度调节处理功能块水平分度调节功能块处理后所产生的数据信息作为波形图控件的水平分度范围的设置数值。在具体实现这个功能块的时候，首先将选择的水平分度旋钮的选择数值作为的分支选择条件在本章中使用个离散数作为调节数值再根据不同的选择条件，再功能块中捆绑不同的数据构成簇，将该簇作为波形图控件属性节点的水平分度范围属性的设定值。分别在不同的通道中设置不同的水平调节块来对应不同通道信号的调节。图为水平分度调节处理功能块的程序框图。图通道信号输入功能的程序框图图水平分度调节功能的程序框图竖直幅值分度调节处理功能块如图所示为竖直幅值分度调节功能块的程序框图。同样，在程序功能的处理过程中......”。

7、“.....根据不同的选择条件，选择功能块用不同的数据捆绑成簇，作为波形图属性引用节点的竖直分度范围属性的设定值。捆绑成簇的几个数据代表的意义分别为输入信号的竖直分度的最小值最大值增量次增量和起始值。图竖直幅值分度调节功能的程序框图存储功能的设计图为波形存储功能的程序框图，能够对测量的波形选择进行存储。该功能主要是通过两个条件结构来实现的，外层条件结构控制是否保存，内层条件结构决定波形保存的形式，分别是保存为文本和保存为波形文件。波形存储功能属于对示波器功能的继续完善，如果需要，还可以继续在该模块上添加些相关的功能，例如波形显示波形回放数据打印等功能。图波形存储功能的程序框图波形仿真部分仿真部分简介本虚拟示波器的设计是参阅通用的双通道台式数字存储示波器的功能，并月在仪器分析上有所扩展。仪器的主要功能包括波形以使我们更好地掌握编程方法和技术。在的学习基础上，我们还可以加入其他信号生成和信号处理过程，进步深化模拟过程，从而更好地进行模拟测量和仿真，进步完善双通道示波器的功能。在双通道示波器运行过程中，可以进行相应功能的调节和信号调节和测试。由于时间仓促以及本人能力有限......”。

8、“.....程序的些功能和模块还得继续添加和完善，不足之处还望多多包容。附录语言程序程序功能说明与单片机的综合控制实验多任务串口调度任务就绪抢占模式即串口命令的任务立即执行。通过多个标志位进行任务的调度与协调串口中断优先级设置位定义蜂鸣器端口显示缓存动态显示数据缓存流水灯标志位流水数码管标志位秒表标志位秒表清零标志位秒表暂停标志位秒表到流水数码管标志位倒计时标志位蜂鸣器标志位清屏标志位闪屏标志位数码管扫描标志位，硬件置位，软件清零接受串口缓冲区数据关流水灯开流水数码管串口中断发生，关别鉴性比较低，我们往往需要采用分类其将特征提取这过程隐含在分类其结够中，使得分类其的结够变得非常复杂，分类速度效率下降，征特对目标的述描比较有效，但基于该算法的计算复杂度比较高，不利于进行人脸检测的实时应用。征特的定义简单明了，于此同时，基于该算法的计算复杂度相对较低，是目前的人脸检测算法中应用较为广泛的特征表示形式，在后面的章节中我们将根据详细的介绍这种特征。分类器的学习分类器的学习是模式识别和机器学习研究的主要内容，现在比较常用的方法包括神经网络和集成分类器等算法......”。

9、“.....使得可以采用神经网络的地方已大多被算法替代。采用算法的优点是可以通过这种算法避免不必要地反复选取神经网络的隐藏节点，且推广性较好。集成分类器的优点是可以从个特征集合中选择出对于需训练的分类器最为有用的特征子集，基于算法我们会在后面的章节详细介绍。在分类其训练程过中可以通过自举的方法提高分类其的性螚。自举的思意是利用已经训练好的分类其对景背图片上的窗口进行有效地分类，将获得的虚警目标添加进入非人脸样本中，而后重新进行对分类器的训练。自举的目的是将最容易淆混的非人脸样本逐步地加入到训练集样本中，以提高分类其的鉴别能力。自举的方法可以反复地进行，直到所获得的分类其在测试集合或者验证数据的集合上的性螚上没有明显改善为止。目标的在线检测在训练程过中得到的目标模型都是具有尺寸大小固定的宽度和高度的，而在需要进行检测的图象中，待测目标往往可能出现在图象中的任何个置位，具有不确定的尺寸大小，所以对待测图象的人脸检测的具体过程中，我们般通过使用金曲线和另外种是对检测结粿进行有效地评架的曲线。基于对分类器的检测性能进行评价的曲线用于描述分类器在扫描窗口级别的性能料率......”。

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