1) feature nodel tree
特征模板树
2) Feature template
特征模板
1.
The vertex of the last feature template and its topological relation is fixed on a local coordinate, which is established from these nodes and curves.
对脚部进行三维扫描,经过网格处理,采用特征节点和特征曲线及其拓扑关系建立脚部特征模型;以脚部特征模型上的特征节点和曲线建立局部坐标系,确定鞋楦特征模板上的顶点,并完成特征模板上顶点的拓扑关系;通过2D曲线的输入,建立鞋楦侧轮廓、底面和统口轮廓曲线;最后,对鞋楦曲面做细分处理,实现了一个符合扫描脚部模型特征和定制轮廓的鞋楦造型工作。
2.
The AdaBoost algorithm will achieve a stronger iris classifier(named iris feature template) by lifting weaker similarity classifiers during the training stage.
针对虹膜图像分辨率不同引起虹膜分类难的问题,提出了通过AdaBoost训练虹膜分类器的方法,利用训练集数据调整分类器参数使类内相似度达到最大,将虹膜分类器从弱分类器逐步提升为强分类器,最终为每类虹膜建立一个具有强分类能力的特征模板。
3.
Iris matching similarity will be affected by some fluky and unfixed features among iris feature templates,that make iris classification false rate(include false accept rate and false reject rate)increase.
虹膜分类中,由于虹膜的相似度计算会受到特征模板中不可靠和不固定特征的影响,使得虹膜分类的错误率(错误识别率+错误拒绝率)增加。
3) Template feature
模板特征
4) characteristic sub-template
特征子模板
1.
According to the characteristics of LED chip image,fast LED chip position method based on characteristic sub-template is introduced and two selection algorithms for characteristic sub-template are given.
根据LED芯片图像的特点,提出了基于特征子模板的快速芯片定位方法,并且给出了两种特征子模板的选取算法。
5) encoded feature masks
特征编码模板
1.
Based on the encoding theory and neural network optimization algorithm, a method is proposed to construct a set of encoded feature masks to discriminate a group of patterns, and usually the group includes a lot of classes.
以编码理论和神经网络优化算法为基础 ,提出了一种构造特征编码模板用于识别某一类模式集的方法 ,并以 2 6个大写英文字母的识别作为实例进行了研究。
6) feature model updating
特征模板更新
补充资料：古树名木生长特征
1.年龄特征
我国的古树名木年龄主要集中在100年—499年区段，500年以上的古树名木较少。100年—299年区段的古树占全国古树总量的61.6%，300年—499年区段的古树占全国古树总量的36.6%，500年以上的古树占全国古树总量的1.5%，1000年以上的古树占0.3%，其中四川省编号为5139、位于和平乡胜利村的黄葛树（别名大叶榕、黄葛榕）树龄为4600年。
2.树高特征
据对21个省（区、市）的有效树高数据分析，我国的古树名木树高主要集中在10米—20米区段，占古树名木总量的53.4%；10米以下的区段，占总量的24.5%；21米—30米区段，占古树名木总量的19.1%；30米以上的区段，占总量的3%。其中广西壮族自治区编号为62、株序号为1110的一株高山榕树龄800年，树高达58米。
3.胸围特征
据对21个省（区、市）的有效胸围数据分析，我国古树名木的胸围主要集中在100厘米—299厘米区段，占古树名木总数量的69.5%；100厘米以下区段，占古树名木总数量的3.8%；300厘米—499厘米区段，占古树名木总数量的17.3%；500厘米以上区段，占古树名木总数量的9.4%。其中陕西省编号为61213210526、位于合阳县皇莆庄乡河西坡村的文冠果树龄800年，胸围6800厘米。
4.冠幅特征
据对21个省（区、市）的有效冠幅数据分析，我国古树名木的平均冠幅主要集中在5米—20米区段，占全国古树名木总数量的86.7%；冠幅在5米以下区段，占古树名木总数量的10.5%；冠幅在21米—40米区段，占古树名木总数量的2.6%；冠幅在40米以上的古树名木占0.2%。其中江西省编号为02260145、位于磨溪乡新田村五组石门陈塘坝上的一株樟树树龄2000年，冠幅为53米。(源自:中国绿色时报)
我国的古树名木年龄主要集中在100年—499年区段，500年以上的古树名木较少。100年—299年区段的古树占全国古树总量的61.6%，300年—499年区段的古树占全国古树总量的36.6%，500年以上的古树占全国古树总量的1.5%，1000年以上的古树占0.3%，其中四川省编号为5139、位于和平乡胜利村的黄葛树（别名大叶榕、黄葛榕）树龄为4600年。
2.树高特征
据对21个省（区、市）的有效树高数据分析，我国的古树名木树高主要集中在10米—20米区段，占古树名木总量的53.4%；10米以下的区段，占总量的24.5%；21米—30米区段，占古树名木总量的19.1%；30米以上的区段，占总量的3%。其中广西壮族自治区编号为62、株序号为1110的一株高山榕树龄800年，树高达58米。
3.胸围特征
据对21个省（区、市）的有效胸围数据分析，我国古树名木的胸围主要集中在100厘米—299厘米区段，占古树名木总数量的69.5%；100厘米以下区段，占古树名木总数量的3.8%；300厘米—499厘米区段，占古树名木总数量的17.3%；500厘米以上区段，占古树名木总数量的9.4%。其中陕西省编号为61213210526、位于合阳县皇莆庄乡河西坡村的文冠果树龄800年，胸围6800厘米。
4.冠幅特征
据对21个省（区、市）的有效冠幅数据分析，我国古树名木的平均冠幅主要集中在5米—20米区段，占全国古树名木总数量的86.7%；冠幅在5米以下区段，占古树名木总数量的10.5%；冠幅在21米—40米区段，占古树名木总数量的2.6%；冠幅在40米以上的古树名木占0.2%。其中江西省编号为02260145、位于磨溪乡新田村五组石门陈塘坝上的一株樟树树龄2000年，冠幅为53米。(源自:中国绿色时报)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条