pca-6010 文章 進入pca-6010技術(shù)社區(qū)
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人進行跨攝像頭識別,要實現(xiàn)跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時空線索。為了解決這個問題,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。實驗結(jié)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算法實質(zhì)上是進行了一次坐標軸旋轉(zhuǎn),盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標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 在機器學習中,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
人工智能之PCA算法
- 前言:人工智能機器學習有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下PCA算法?! CA(主成分分析)是十大經(jīng)典機器學習算法之一。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)計方法?! τ诰S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)集預處理技術(shù),往往在數(shù)據(jù)應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)變得更加簡單高
- 關(guān)鍵字: 人工智能 PCA
人臉識別會議簽到的嵌入式系統(tǒng)設計
- 人臉識別會議簽到的嵌入式系統(tǒng)設計,摘要:為了解決傳統(tǒng)會議簽到問題,利用S5PV210與CC2530、攝像頭、按鍵、液晶顯示屏等硬件設備設計了一種人臉識別會議簽到硬件終端。在定義的通信協(xié)議的基礎上,采用C語言開發(fā)出了下位機與上位機間進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)某绦?/li>
- 關(guān)鍵字: 人臉識別 PCA ZigBee Linux 嵌入式系統(tǒng)
STC12C4052 PCA用于16位定時器測試程序
- //STC12C4052 PCA用于16位定時器測試程序//2009/11/21 liweiqiang#includestc12c4052ad.h>sbit P37=P3^ ...
- 關(guān)鍵字: STC12C4052 PCA 定時器測試
基于C8051F020芯片的多功能計數(shù)器設計
- 關(guān)鍵字: PCA 整形 分頻器 多功能計數(shù)器
研華推出了一款PICMG 1.0全長單板電腦
- 作為全球產(chǎn)業(yè)計算機(IPC)與自動化設備領(lǐng)導廠商的研華公司, 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、對價格敏感的工業(yè)應用,如自動光學檢測(AOI)、醫(yī)學圖像處理、數(shù)字監(jiān)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 全長單板 PCA-6010 Core
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