Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Điện - Điện tử
Mô hình trọng số kết hợp các phương pháp trích chọn đặc tính trong nhận dạng hành động người
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Mô hình trọng số kết hợp các phương pháp trích chọn đặc tính trong nhận dạng hành động người
Quốc Tuấn
139
6
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết tập trung vào nghiên cứu và xây dựng mô hình mới về nhận dạng hành động người, trong đó trọng tâm là phương pháp trích chọn đặc tính PCA, LDA nhằm giảm số chiều và độ lớn của dữ liệu, góp phần nâng cao độ chính xác khi nhận dạng. Trước tiên, từ dữ liệu chuyển động 3D, chúng tôi tiến hành tiền xử lý và trích chọn đặc tính của các đối tượng. Tiếp đến, xây dựng các mô hình nhận dạng ứng với mỗi phương pháp trích chọn đặc tính, sử dụng mô hình SVM để huấn luyện. Mời các bạn cùng tham khảo! | Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin ECIT 2015 Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin ECIT 2015 MÔ HÌNH TRỌNG SỐ KẾT HỢP CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TÍNH TRONG NHẬN DẠNG HÀNH ĐỘNG NGƯỜI Nguyễn Năng Hùng Vân Phạm Minh Tuấn Ung Nho Dãi Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng Email nguyenvan@dut.udn.vn pmtuan@dut.udn.vn dai.n.ung@gmail.com Tóm tắt Nhận dạng hành động người tiếng Anh Discriminant Analysis - Multi-class LDA 5 nhằm Human Activity Recognition - HAR là một lĩnh vực nâng cao kết quả khi nhận dạng hành động người. Điểm nghiên cứu quan trọng về thị giác máy tính. Khó khăn lớn chung của hai phương pháp này là làm giảm số lượng nhất đối với hệ thống HAR là dữ liệu từ camera thông thuộc tính của dữ liệu nhận dạng trước khi xây dựng mô dụng là chỉ quay được ở một hướng dẫn đến sự thiếu hụt hình huấn luyện đồng thời tăng hiệu quả nhận dạng. Mỗi dữ liệu và dẫn đến kết quả nhận dạng thấp. Bài báo này phương pháp trích chọn đặc tính khác nhau sẽ cho một tập trung vào nghiên cứu và xây dựng mô hình mới về kết quả nhận dạng khác nhau. Bài báo này sử dụng nhận dạng hành động người trong đó trọng tâm là phương pháp trọng số để kết hợp các phương pháp trích phương pháp trích chọn đặc tính PCA LDA nhằm giảm chọn đặc tính nhằm nâng cao hiệu quả nhận dạng. số chiều và độ lớn của dữ liệu góp phần nâng cao độ chính xác khi nhận dạng. Trước tiên từ dữ liệu chuyển động 3D Nội dung của bài báo trình bày các nghiên cứu liên chúng tôi tiến hành tiền xử lý và trích chọn đặc tính của quan gồm phương pháp trích chọn đặc tính PCA LDA các đối tượng. Tiếp đến xây dựng các mô hình nhận dạng và phương pháp máy vectơ hỗ trợ Support Vector ứng với mỗi phương pháp trích chọn đặc tính sử dụng mô Machine SVM . Sau đó bài báo trình bày phương pháp hình SVM để huấn luyện. Cuối cùng sử dụng phương đề xuất. Cuối cùng trình bày kết quả thực nghiệm và các pháp trọng số để kết hợp kết quả của các mô hình nhận
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đánh giá hiệu quả của một số mô hình nông lâm kết hợp và đề xuất các giải pháp phát triển tại xã Ia Pal, huyện Chư Sê, tỉnh Gia Lai
So sánh hiệu quả hai mô hình nuôi tôm càng xanh (Macrobrachium rosenbergii) luân canh và kết hợp với trồng lúa
Xây dựng mô hình nuôi kết hợp tôm sú với hải sâm theo VietGAP cho một số tỉnh ven biển miền Trung
Chương 2: Mô hình ER (Entity Relationship)
Mô hình ER
Nghiên cứu một số thuật toán điển hình ứng dụng trong Ra đa mặt mở tổng hợp phân cực và giao thoa Ra đa mặt mở tổng hợp phân cực
Áp dụng mô hình dạy học kết hợp để phát triển năng lực số cho học sinh trong dạy học chủ đề tế bào, khoa học tự nhiên 6
Nghiên cứu một số thuật toán điển hình ứng dụng trong ra đa mặt mở tổng hợp phân cực, giao thoa ra đa mặt mở tổng hợp phân cực
Bài giảng Cơ sở dữ liệu: Chương 2 - Phạm Thị Bạch Huệ
Nghiên cứu ứng dụng mô hình nhận dạng biến mờ xác định trọng số thành phần tính dễ bị tổn thương xâm nhập mặn một số xã vùng ven biển sông Mã
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.