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
Kalman Filtering and Neural Networks P3
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Kalman Filtering and Neural Networks P3
Phương Hoa
68
13
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
LEARNING SHAPE AND MOTION FROM IMAGE SEQUENCES Gaurav S. Patel Department of Electrical and Computer Engineering, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada Sue Becker and Ron Racine Department of Psychology, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada (beckers@mcmaster.ca) 3.1 INTRODUCTION In Chapter 2, Puskorius and Feldkamp described a procedure for the supervised training of a recurrent multilayer perceptron – the nodedecoupled extended Kalman filter (NDEKF) algorithm. We now use this model to deal with high-dimensional signals: moving visual images. Many complexities arise in visual processing that are not present in onedimensional prediction problems: the scene may be cluttered with backKalman Filtering and Neural Networks, Edited by Simon Haykin. | Kalman Filtering and Neural Networks Edited by Simon Haykin Copyright 2001 John Wiley Sons Inc. ISBNs 0-471-36998-5 Hardback 0-471-22154-6 Electronic 3 LEARNING SHAPE AND MOTION FROM IMAGE SEQUENCES Gaurav S. Patel Department of Electrical and Computer Engineering McMaster University Hamilton Ontario Canada Sue Becker and Ron Racine Department of Psychology McMaster University Hamilton Ontario Canada beckers@mcmaster.ca 3.1 INTRODUCTION In Chapter 2 Puskorius and Feldkamp described a procedure for the supervised training of a recurrent multilayer perceptron-the nodedecoupled extended Kalman filter NDEKF algorithm. We now use this model to deal with high-dimensional signals moving visual images. Many complexities arise in visual processing that are not present in onedimensional prediction problems the scene may be cluttered with back- 69 70 3 LEARNING SHAPE AND MOTION FROM IMAGE SEQUENCES ground objects the object of interest may be occluded and the system may have to deal with tracking differently shaped objects at different times. The problem we have dealt with initially is tracking objects that vary in both shape and location. Tracking differently shaped objects is challenging for a system that begins by performing local feature extraction because the features of two different objects may appear identical locally even though the objects differ in global shape e.g. squares versus rectangles . However adequate tracking may still be achievable without a perfect three-dimensional model of the object using locally extracted features as a starting point provided there is continuity between image frames. Our neural network model is able to make use of short-term continuity to track a range of different geometric shapes circles squares and triangles . We evaluate the model s abilities in three experiments. In the first experiment the model was trained on images of two different moving shapes where each shape had its own characteristic movement trajectory. In the second .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter 1: KALMAN FILTERS
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter 2: PARAMETER-BASED KALMAN FILTER TRAINING: THEORY AND IMPLEMENTATION
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter 5: DUAL EXTENDED KALMAN FILTER METHODS
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter VII: THE UNSCENTED KALMAN FILTER
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter 3: LEARNING SHAPE AND MOTION FROM IMAGE SEQUENCES
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter 4: CHAOTIC DYNAMICS
Kalman Filtering and Neural Networks - Chapter 6: LEARNING NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS USING THE EXPECTATION– MAXIMIZATION ALGORITHM
Kalman Filtering and Neural Networks - Contents
Kalman Filtering and Neural Networks P1
Kalman Filtering and Neural Networks P2
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.