Tìm thấy 16+ kết quả cho từ khóa "nhận dạng đối tượng"
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bài báo đề cập đến việc ứng dụng các phương pháp nhận dạng mô hình đối tượng dựa trên đáp ứng quá độ để nhận dạng động cơ servo trên mô hình thiết bị thực CE110 Servo Trainer của hãng TecQuipment.. Kết quả nhận dạng đối tượng được dùng để thiết kế các bộ điều khiển cho đối tượng thực.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phương pháp trích chọn đặc trưng CGA kết hợp với mạng nơron hồi quy sẽ giúp biểu diễn chính xác các đối tượng chuyển động trong không gian và giảm số chiều dữ liệu cho RNN khi huấn luyện và nhận dạng. để thực hiện và huấn luyện dữ liệu. Đóng góp thứ hai là đề xuất kết hợp phương pháp hồi quy thành phần chính với đại số hình học để xây dựng mô hình huấn luyện dữ liệu và nhận dạng đối tượng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phương pháp trích chọn đặc trưng CGA kết hợp với mạng nơron hồi quy sẽ giúp biểu diễn chính xác các đối tượng chuyển động trong không gian và giảm số chiều dữ liệu cho RNN khi huấn luyện và nhận dạng. để thực hiện và huấn luyện dữ liệu. Đóng góp thứ hai là đề xuất kết hợp phương pháp hồi quy thành phần chính với đại số hình học để xây dựng mô hình huấn luyện dữ liệu và nhận dạng đối tượng.
311230-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đối tượng cần nhận dạng: Là bất kỳ đối tượng nào chuyển động di chuyển vào khu vực được giám sát. Các đối tượng di chuyển ngẫu nhiên, quỹ đạo di chuyển là tuyến tính. Đề tài tiến hành xây dựng một thuật toán nhận dạng đối tượng ứng dụng trong mạng cảm biến không dây.
LV_NguyenVuQuang.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
GÁN NHÃN ĐỐI TƢỢNG DỰA VÀO KỸ THUẬT NHẬN DẠNG. CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ GÁN NHÃN VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG. Bài toán nhận dạng đối tượng. Một số hệ thống nhận dạng đối tượng hiện nay. Quy trình hoạt động của một hệ thống nhận dạng đối tượng. CHƢƠNG 2: NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG SỬ DỤNG MẠNG NƠRON. Kiến trúc một hệ thống nhận dạng đối tượng sử dụng mạng nơron nhân tạo. Một số kiến trúc mạng nơron dùng nhận dạng đối tượng. Mô hình nhận dạng hệ thống sử dụng mạng nơron.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương 1: Khái quát về gán nhãn và bài toán nhận dạng đối tượng. Đồng thời nói về bài toán nhận dạng đối tượng, vai trò và tầm quan trọng của bài toán nhận dạng đối tượng, các phương pháp nhận dạng đối tượng cũng như một số hệ thống nhận dạng đối tượng nổi tiếng trên thế giới. Chương 2: Một số vấn đề trong nhận dạng đối tượng sử dụng mạng nơron. Chương 2 đề cập đến một số vấn đề trong nhận dạng đối tượng sử dụng mạng nơron.
00050006979.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
GÁN NHÃN ĐỐI TƯỢNG DỰA VÀO KỸ THUẬT NHẬN DẠNG. LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN. Ngành : Công nghệ thông tin. Chuyên ngành : Quản lý Hệ thống thông tin Mã số : Chuyên ngành đào tạo thí điểm. 0 CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ GÁN NHÃN VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG. Khái quát về gán nhãn. Xử lý ảnh. Gán nhãn trong xử lý ảnh. Bài toán nhận dạng đối tượng. Một số hệ thống nhận dạng đối tượng hiện nay. Quy trình hoạt động của một hệ thống nhận dạng đối tượng.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Vỡ thế ta cú thể nhận dạng được cử động của mắt bằng cỏch trớch chọn ảnh để xử lý đều đặn cỏch nhau khoảng 6s mỗi lần. Nú quyết định đến việc xử lý và nhận dạng đối tượng. Nếu độ sỏng quỏ kộm hay quỏ chúi đều dẫn đến việc khụng thể nhận dạng được đối tượng hoặc cú nhận được cũng bị mất thụng tin về đối tượng. Để đơn giản, nhận dạng được nhanh trong quỏ trỡnh xử lý, ta sẽ dụng ảnh xỏm.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các kết quả được sử dụng để phân tích, phân đoạn hay nhận dạng đối tượng. Tuy nhiên các nghiên cứu này chủ yếu thu nhận thông tin là các mô hình 3D mà chưa có sự kết hợp xử lý thu nhận thông tin từ dữ liệu ảnh đầu vào, hay kết hợp ảnh để phân tích nhận dạng mô hình..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hình 2.3: Dữ liệu phân bố hai lớp dạng hỗn hợp của đối tượng chuyển động trong không gian. 2.3.2.3 Phương pháp PCR kết hợp với CGA để nhận dạng hành động. Để nhận dạng hành động, phương pháp PCR có thể sử dụng để phân lớp đối tượng và xác. Hình 2.4 là mô hình đề xuất phương pháp PCR kết hợp với CGA để nhận dạng hành động người. Hình 2.4: Mô hình đề xuất nhận dạng hành động dựa vào PCR kết hợp với CGA 2.3.3 Phương pháp trích chọn đặc trưng sử dụng CGA kết hợp với RNN.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hình 3.18: Các file chương trình nhận dạng đối tượng. Hình 3.19: Hình ảnh hoa đưa vào mô hình nhận dạng. Hình 3.20: Kết quả nhận dạng bởi mô hình. Hình 3.21: Kết quả nhận dạng các đối tượng: a) con người. Hình 3.22: Nguồn video hoa cẩm tú cầu di động. Hình 3.23: Kết quả nhận dạng hoa cẩm tú cầu bởi mô hình. Hình 3.24: Nguồn video người, xe di động. Hình 3.25: Kết quả nhận dạng người, xe di động bởi mô hình. Hình 1.1: Cách thức perceptron hoạt động [11]. 7 Hình 1.2: Đồ thị hàm sigmoid [11].
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Đối với bài toỏn siờu phõn giải, mạng neuron Hopfield đó được sử dụng để thực hiện bài toỏn tối ưu hoỏ trong xỏc định vị trớ của cỏc lớp phủ trong mỗi pixel. Nghiờn cứu này đỏnh giỏ sự hiệu quả của thuật toỏn mới với ảnh 4 và khẳng định rằng phương phỏp mới cú thể tăng độ chớnh xỏc của tất cả cỏc lớp phủ, đặc biệt là nhận dạng cỏc đối tượng cú kớch thước nhỏ hơn hoặc tương đương 1pixel trờn ảnh phổ.
311230.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến Lê Xuân Trung KTVT2014B 95 Thut toán tr nn trong trin khai, giúp gim khng công vic cn x lý. Nhận dạng đối tượng sử dụng mạng cảm biến Lê Xuân Trung KTVT2014B c ni vi nhau bng thng. d liu và kt lun là cùng mt ng. chính xác do ít b ng b ng. bên c các chi c cng. S th t i ng di chuy.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong trường hợp thuật toán CamShift bị mất bám thì bộ phận phát hiện và nhận dạng đối tượng sẽ thực hiện lại việc dò tìm.. 3.1 Phát hiện và nhận dạng đối tượng 3.1.1 Trích đặc trưng Haar-Like và Cascades. Đặc trưng Haar-Like [18][16] là những đặc trưng ảnh số được sử dụng trong nhận dạng đối tượng.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Ví dụ về bài toán nhận dạng đối tượng: xác định xem đối tượng. Mô hình chức năng nhận dạng đối tượng. 52 Kết quả nhận dạng của ảnh chứa nhiều đối tượng được huấn luyện. Kết quả nhận dạng đối tượng bị che khuất một phần. Không nhận dạng được đối tượng. 54 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 7 1.1.2.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Hiện có rất ít nghiên cứu cho bài toán phát hiện đối tượng quảng cáo được thực hiện. Quá trình nhận dạng hình dạng đối tượng quảng cáo trong video được thực hiện dựa trên vector đặc trưng đã được trích chọn trong pha dò tìm đối tượng. Luận án cũng đi theo hướng tiếp cận này cho bài toán nhận dạng hình dạng của đối tượng.. Mô hình nhận dạng hình dạng đối tượng 1.2.2.4. Tập ảnh đối tượng.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Trong nhi ều trườ ng h ợ p, M ẫ u c ủa các đối trượ ng là nh ữ ng Vecto mang tính tr ừu tượng, như c húng ta s ẽ th ả o lu ậ n thêm trong bài ti ể u lu ậ n này. M ột đặ c tính là m ộ t vài thu ộ c tính c ủa đối tượng đượ c coi là quan tr ọ ng trong vi ệ c mô t ả và nh ậ n d ạng đối tượ ng trong vi ệ c liên quan t ới đối tượ ng khác. Vi ệ c áp d ụ ng máy phát hi ện đặ c tính giúp khai thác các hình ảnh và xác đị nh v ị trí c ủa các đặ c tính giúp hình thành các gi ả thuy ết đối tượ ng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Việc lựa chọn mẫu phân loại đối tượng được thực hiện theo tiêu chí: ưu tiêu những đối tượng và thuộc tính có khả năng nhận dạng tốt trên ảnh, những loại đối tượng khi thu nhận bằng hình ảnh dễ lẫn với đối tượng khác hoặc đối tượng mà bản chất ngữ nghĩa đã thay đổi so với quy định nội dung bản đồ trước kia..
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nghiên cứu ứng dụng thuật toán nhận dạng cấu trúc bảng dựa trên phát hiện đối tượng. 2 Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV. Tóm tắt: Nhận dạng cấu trúc bảng là vấn đề quan trọng trong số hóa tài liệu. Với sự phát triển của các kỹ thuật học sâu hiện nay việc phát hiện bảng đã có nhiều bước tiến lớn, trong khi đó nhận dạng cấu trúc bảng vẫn gặp rất nhiều khó khăn do cấu trúc bảng phức tạp, đặc biệt với dữ liệu thực tế.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
ỨNG DỤNG KỸ THUẬT THEO DÕI ĐỐI TƯỢNG CHO BÀI TOÁN NHẬN DẠNG HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONG SIÊU THỊ Trần Thị Hồng Ân, Phạm Nguyên Khang và Trần Minh Tân. Nhận dạng hành vi, phân tích hoạt động, theo dõi đối tượng, video giám sát. Chúng tôi trình bày mô hình sử dụng các kỹ thuật theo dõi đối tượng để phân loại hoạt động của khách hàng trong siêu thị.