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EEPW首頁 >> 主題列表 >> pca-6010

基于全局引導(dǎo)的行人序列重識(shí)別

  • 摘要:行人序列重識(shí)別是對(duì)同一個(gè)人進(jìn)行跨攝像頭識(shí)別,要實(shí)現(xiàn)跨攝像頭行人精確識(shí)別必須充分利用行人序 列的時(shí)空線索。為了解決這個(gè)問題,本文提出了一種基于全局引導(dǎo)的行人序列重識(shí)別,首先利用ResNet-50提 取行人序列特征;然后用全局引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)將行人序列特征分解為全局特征和局部特征,并提取行人序列全局特征 和局部特征的時(shí)間相關(guān)性;最后對(duì)行人序列特征PCA降維后用JS散度計(jì)算相似度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識(shí)別中識(shí)不僅識(shí)別率高,而且效率高。關(guān)鍵詞:行人序列重識(shí)別;ResNet-50;全局引
  • 關(guān)鍵字: 202209  行人序列重識(shí)別  ResNet-50  全局引導(dǎo)  PCA  

用PCA還是LDA?特征抽取經(jīng)典算法PK

  •   在之前的格物匯文章中,我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了一次坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn),盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標(biāo)軸方向上的方差盡可能大,并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大,建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少,建議舍棄。今天我們就來看一下PCA的具體應(yīng)用案例和特征映射的另一種方法:線性判別分析(LDA)。  PCA案例  在機(jī)器學(xué)習(xí)中,所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大,我們需要使用降維的方法來突顯信息含量較大的
  • 關(guān)鍵字: PCA  LDA  

基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分糞器研究

  • 1 引言近幾年來,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具,在分類、聚類、預(yù)測(cè)和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)
  • 關(guān)鍵字: PCA  貝葉斯  網(wǎng)絡(luò)  

人工智能之PCA算法

  •   前言:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下PCA算法?! CA(主成分分析)是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的,后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計(jì)方法?! ?duì)于維數(shù)比較多的數(shù)據(jù),首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù),往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用,它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲,使數(shù)據(jù)變得更加簡(jiǎn)單高
  • 關(guān)鍵字: 人工智能  PCA  

人臉識(shí)別會(huì)議簽到的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 人臉識(shí)別會(huì)議簽到的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì),摘要:為了解決傳統(tǒng)會(huì)議簽到問題,利用S5PV210與CC2530、攝像頭、按鍵、液晶顯示屏等硬件設(shè)備設(shè)計(jì)了一種人臉識(shí)別會(huì)議簽到硬件終端。在定義的通信協(xié)議的基礎(chǔ)上,采用C語言開發(fā)出了下位機(jī)與上位機(jī)間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)某绦?/li>
  • 關(guān)鍵字: 人臉識(shí)別  PCA  ZigBee  Linux  嵌入式系統(tǒng)  

STC12C4052 PCA用于16位定時(shí)器測(cè)試程序

  • //STC12C4052 PCA用于16位定時(shí)器測(cè)試程序//2009/11/21 liweiqiang#includestc12c4052ad.h>sbit P37=P3^ ...
  • 關(guān)鍵字: STC12C4052  PCA  定時(shí)器測(cè)試  

用SST 單片機(jī)的PCA功能產(chǎn)生PWM 脈沖

  • 一、程序說明:SST單片機(jī)帶有5路PCA模塊,PCA功能比普通的單片機(jī)相比提供更強(qiáng)的計(jì)時(shí)性,同時(shí)更少CPU的干預(yù),用它可以減少軟件的開銷和改進(jìn)精度。利用PCA的脈沖寬度調(diào)制(PWM)模式可以產(chǎn)生一個(gè)8位PWM,它通過比PCA定時(shí)器
  • 關(guān)鍵字: PWM  脈沖  產(chǎn)生  功能  單片機(jī)  PCA  SST  

基于PCA和LDA融合算法的性別鑒別

  • 結(jié)合主元分析(PCA)與線性鑒別分析(LDA)的特點(diǎn),利用PCA-LDA算法進(jìn)行性別鑒別。通過PCA算法求得訓(xùn)練樣本的特征子空間,并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出LDA算法的特征子空間。將PCA算法與LDA算法的特征子空間進(jìn)行融合,獲得PCA-LDA算法的融合特征空間。訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本分別朝融合特征空間投影,從而得到識(shí)別特征。利用最近鄰準(zhǔn)則即可完成性別鑒別。實(shí)驗(yàn)中利用三種預(yù)處理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA),得出各自的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用RHG+PCA+LD
  • 關(guān)鍵字: PCA  LDA  融合算法    

通用人體呼吸氣體檢測(cè)電子鼻儀器設(shè)計(jì)

  •   引言   通過人體的體液檢測(cè)健康狀況,這在臨床應(yīng)用中已非常成熟,也確實(shí)為診斷過程提供了十分寶貴的信息,然而體液檢測(cè)一方面需要依賴于檢測(cè)試劑,成本較高,另一方面大部分檢測(cè)手段基于“有創(chuàng)”過程,均不適合進(jìn)行較高頻率的檢測(cè)。作為身體健康狀況的另一條反映途徑,人體的呼吸氣體(肺呼吸氣體與消化道揮發(fā)氣體)也能反映一些重要的生理過程與代謝信息,且檢測(cè)的方法可以在一定程度上彌補(bǔ)前者的不足。   本設(shè)計(jì)的目的是利用以ARM7TDMI-S為核心的LPC2478處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)電子鼻儀器系統(tǒng)的控制
  • 關(guān)鍵字: 醫(yī)療電子  傳感器  電子鼻  PCA  LPC2478  

基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分糞器研究

  • 1 引言
    近幾年來,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具,在分類、聚類、預(yù)測(cè)和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可采用基于依賴分析的方法。
    常用的有:用
  • 關(guān)鍵字: 研究  網(wǎng)絡(luò)  貝葉斯  PCA  基奇  

研華推出了一款PICMG 1.0全長單板電腦

  •   作為全球產(chǎn)業(yè)計(jì)算機(jī)(IPC)與自動(dòng)化設(shè)備領(lǐng)導(dǎo)廠商的研華公司, 近期推出了一款PICMG 1.0全長單板電腦:PCA-6010。這款產(chǎn)品具有非常高的性價(jià)比,使用了主流Intel Core?2 Duo雙核計(jì)算機(jī)電源。PCA-6010非常適合于要求高計(jì)算性能和強(qiáng)擴(kuò)展能力、對(duì)價(jià)格敏感的工業(yè)應(yīng)用,如自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(AOI)、醫(yī)學(xué)圖像處理、數(shù)字監(jiān)控和電信等應(yīng)用。   強(qiáng)大的芯片   PCA-6010使用的Intel? 945GC桌面芯片組,支持主流的Intel? Core&trade
  • 關(guān)鍵字: 研華  全長單板  PCA-6010  Core  

基于PCA算法的人臉識(shí)別研究

  • 基于PCA算法的人臉識(shí)別研究,1 人臉識(shí)別的發(fā)展及現(xiàn)狀
    人臉識(shí)別的研究已經(jīng)有很長的歷史,在19世紀(jì),法國人Galton就曾對(duì)此問題進(jìn)行了研究,他用一組數(shù)字代表不同的人臉側(cè)面特征來實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉側(cè)面圖像的識(shí)別。國內(nèi)外對(duì)于人臉識(shí)別的研究發(fā)展,分
  • 關(guān)鍵字: 識(shí)別  研究  人臉  算法  PCA  基于  PCA  特征臉  人臉識(shí)別  

基于本征空間的多姿態(tài)人臉識(shí)別方法

  • 基于本征空間的多姿態(tài)人臉識(shí)別方法,O 引 言
    人類利用生物特征識(shí)別的歷史可追溯到古代埃及人通過測(cè)量人體各部位的尺寸來進(jìn)行身份鑒別,現(xiàn)代生物識(shí)別技術(shù)始于上世紀(jì)70年代中期,目前已經(jīng)成為發(fā)達(dá)國家普遍重視并大力發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。在生物認(rèn)證
  • 關(guān)鍵字: 識(shí)別  方法  人臉  姿態(tài)  空間  基于  多姿態(tài)  人臉識(shí)別  PCA  歐氏距離  
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pca-6010介紹

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