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pca-6010
pca-6010 文章 進(jìn)入pca-6010技術(shù)社區
基于全局引導的行人序列重識別
- 摘要：行人序列重識別是對同一個(gè)人進(jìn)行跨攝像頭識別，要實(shí)現跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時(shí)空線(xiàn)索。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種基于全局引導的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引導網(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；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計算相似度。實(shí)驗結果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關(guān)鍵字： 202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導 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)行了一次坐標軸旋轉，盡可能讓數據映射在新坐標軸方向上的方差盡可能大，并且讓原數據與新映射的數據在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數據含有的信息量較大，建議保留。方差較小的方向代表數據含有的信息量較少，建議舍棄。今天我們就來(lái)看一下PCA的具體應用案例和特征映射的另一種方法：線(xiàn)性判別分析(LDA)?！ CA案例 在機器學(xué)習中，所使用的數據往往維數很大，我們需要使用降維的方法來(lái)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(lái)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò )已成為數據挖掘和知識發(fā)現中的一個(gè)主要工具，在分類(lèi)、聚類(lèi)、預測和規則推導等方面取得了良好的應用效果。從歷史數據
- 關(guān)鍵字： PCA 貝葉斯 網(wǎng)絡(luò )
人工智能之PCA算法
- 前言：人工智能機器學(xué)習有關(guān)算法內容，人工智能之機器學(xué)習主要有三大類(lèi)：1)分類(lèi);2)回歸;3)聚類(lèi)。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)典機器學(xué)習算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來(lái)由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統計方法?！ τ诰S數比較多的數據，首先需要做的事就是在盡量保證數據本質(zhì)的前提下將數據中的維數降低。降維是一種數據集預處理技術(shù)，往往在數據應用在其他算法之前使用，它可以去除掉數據的一些冗余信息和噪聲，使數據變得更加簡(jiǎn)單高
- 關(guān)鍵字： 人工智能 PCA
STC12C4052 PCA用于16位定時(shí)器測試程序
- //STC12C4052 PCA用于16位定時(shí)器測試程序//2009/11/21 liweiqiang#includestc12c4052ad.h>sbit P37=P3^ ...
- 關(guān)鍵字： STC12C4052 PCA 定時(shí)器測試
基于PCA和LDA融合算法的性別鑒別
- 結合主元分析(PCA)與線(xiàn)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(guò)PCA算法求得訓練樣本的特征子空間，并在此基礎上計算出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。訓練樣本與測試樣本分別朝融合特征空間投影，從而得到識別特征。利用最近鄰準則即可完成性別鑒別。實(shí)驗中利用三種預處理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA)，得出各自的實(shí)驗結果，并進(jìn)行比較。實(shí)驗結果表明，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電子鼻儀器設計
- 引言 通過(guò)人體的體液檢測健康狀況，這在臨床應用中已非常成熟，也確實(shí)為診斷過(guò)程提供了十分寶貴的信息，然而體液檢測一方面需要依賴(lài)于檢測試劑，成本較高，另一方面大部分檢測手段基于“有創(chuàng )”過(guò)程，均不適合進(jìn)行較高頻率的檢測。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(guò)程與代謝信息，且檢測的方法可以在一定程度上彌補前者的不足。 本設計的目的是利用以ARM7TDMI-S為核心的LPC2478處理器實(shí)現對電子鼻儀器系統的控制
- 關(guān)鍵字： 醫療電子 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(lái)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò )已成為數據挖掘和知識發(fā)現中的一個(gè)主要工具，在分類(lèi)、聚類(lèi)、預測和規則推導等方面取得了良好的應用效果。從歷史數據中學(xué)習貝葉斯網(wǎng)絡(luò )可采用基于依賴(lài)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(cháng)單板電腦
- 作為全球產(chǎn)業(yè)計算機(IPC)與自動(dòng)化設備領(lǐng)導廠(chǎng)商的研華公司, 近期推出了一款PICMG 1.0全長(cháng)單板電腦：PCA-6010。這款產(chǎn)品具有非常高的性?xún)r(jià)比，使用了主流Intel Core?2 Duo雙核計算機電源。PCA-6010非常適合于要求高計算性能和強擴展能力、對價(jià)格敏感的工業(yè)應用，如自動(dòng)光學(xué)檢測(AOI)、醫學(xué)圖像處理、數字監控和電信等應用。 強大的芯片 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(cháng)單板 PCA-6010 Core
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