一种基于度量学习的在线多人跟踪方法,于畅泳,杨敏,提出了一种基于度量学习的在线多人跟踪方法,该方法在传统的多人跟踪方法的框架下,将度量学习应用到判别式表观学习当中,重新建
提出了一种基于概念分解的政策精化方法,将政策的精化归结为对概念的分解,依据本体论中的概念结构将政策中较高层的概念转换为较低层的概念,从而实现政策的精化。给出了该精化算法的步骤,并通过一个案例演示了该方
针对视频中异常目标行为特征的有效表示问题,提出一种基于动态感知模型的异常目标发现方法。对视频场景中的光滑、纹理、边沿区域建立动态感知模型,得到运动注意块作为候选检测位置,减少了对非感兴趣区域的冗余计算
为了充分提取语音中的个人特征信息,类比矢量量化,提出了一种基于K-均值奇异值分解(K-SVD)的说话人识别方法。利用K-SVD训练得到的字典可较好地保存语音信号中的个人特征信息。利用这一特性,通过K-
一种基于Kinect骨骼数据的摔倒预测方法,李红波,张轩,VR眩晕导致的摔倒事故频发使得虚拟现实场景下的摔倒预测成为一项具有现实意义的研究。针对现有摔倒预测方法识别率不高、裕量时间�
提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用中值滤波滤除脉冲噪声的方法。该方法将含有脉冲噪声的子图像样本空间,通过核函数映射成为高维空间中的一个超球体,计算该球体半径R及对应的球心向量a。对
利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(crossgenerationheterogeneousrecombinationcataclysmicmutation,CHC)算法提出了一种自动组卷方
一种基于MADDPG的AGV动态避障方法,周能,刘晓平,深度增强学习将深度学习的感知能力和增强学习的决策能力相结合,在智能控制,机器人控制及预测分析等领域有广泛应用空间。本文将
边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前
基于路径差异分析的缺陷定位所使用的方法通常分为两类,即基于路径距离度量的方法和基于元素信息统计的方法。现有的研究方法各有所长但也存在以下缺陷:a)冗余路径的存在干扰可疑度分析结果或者导致早熟收敛,以致
