Con el continuo desarrollo de la economía social de mi país, las formas de adquirir imágenes se han vuelto cada vez más abundantes. Cómo procesar, gestionar y extraer imágenes de manera efectiva se ha convertido en un problema importante y difícil en la investigación. Ante el difícil problema del reconocimiento de imágenes, se introduce en este estudio el algoritmo de derotación electrónica, mediante la combinación y monitoreo de las características de los bordes, estableciendo una base de datos de muestras correspondiente, analizando las características de los bordes de la imagen y realizando un seguimiento efectivo y estable, para así lograr el reconocimiento automático y seguimiento de la imagen digital. Los resultados del experimento de simulación muestran que el algoritmo de derotación electrónica es efectivo y puede respaldar el reconocimiento automático y seguimiento de imágenes digitales.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículos:
Hacia una regulación de los datos masivos basada en valores sociales y éticos. Las directrices del Consejo de Europa
Artículos:
Seguimiento visual basado en características comprimidas discriminativas
Artículos:
Descentralización de las actividades de investigación, desarrollo e ingeniería en las empresas transnacionales: aportaciones a la teoría desde una perspectiva subsidiaria
Artículos:
Uso de internet móvil en Chile: explorando los antecedentes de su aceptación a nivel individual
Artículos:
Proporcionando QoS para pares en red en entornos virtuales hápticos distribuidos
Artículos:
Comportamiento del aguacate Hass liofilizado durante la operación de rehidratación
Artículos:
Caracterización estructural de la materia orgánica de tres suelos provenientes del municipio de Aquitania-Boyacá, Colombia
Informes y Reportes:
Técnicas de recuperación de suelos contaminados
Artículos:
Una revisión de la etiopatogenia y características clínicas e histopatológicas del melanoma mucoso oral.