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
Cơ khí - Chế tạo máy
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 8
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 8
Khánh Giang
84
25
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'machine learning and robot perception - bruno apolloni et al (eds) part 8', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 170 G. Unal et al. The direction of motion of an object boundary B monitored through a small aperture A small with respect to the moving unit see Figure 5.1 can not be determined uniquely known as the aperture problem . Experimentally it can be observed that when viewing the moving edge B through aperture A it is not possible to determine whether the edge has moved towards the direction c or direction d. The observation of the moving edge only allows for the detection and hence computation of the velocity component normal to the edge vector towards n in Figure 5.1 with the tangential component remaining undetectable. Uniquely determining the velocity field hence requires more than a single measurement and it necessitates a combination stage using the local measurements 25 . This in turn means that computing the velocity field involves regularizing constraints such as its smoothness and other variants. Fig. 5.1. The aperture problem when viewing the moving edge B through aperture A it is not possible to determine whether the edge has moved towards the direction c or direction d Horn and Schunck in their pioneering work 26 combined the optical flow constraint with a global smoothness constraint on the velocity field to define an energy functional whose minimization arg min í VI V It 2 T2 Vu 2 Vu 2 Jx u v Q can be carried out by solving its gradient descent equations. A variation on this theme would adopt an L1 norm smoothness constraint in contrast to 5 Efficient Incorporation of Optical Flow 171 Horn-Schunck s L2 norm on the velocity components and was given in 27 . Lucas and Kanade in contrast to Horn and Schunck s regularization based on post-smoothing minimized a pre-smoothed optical constraint JW 2 x VI x t V It x t 2dx R where W x denotes a window function that gives more weight to constraints near the center of the neighborhood R 28 . Imposing the regularizing smoothness constraint on the velocity over the whole image leads to over-smoothed motion estimates at
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 1
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 2
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 3
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 4
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 5
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 6
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 7
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 8
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 9
Machine Learning and Robot Perception - Bruno Apolloni et al (Eds) Part 10
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.