搜索资源列表
JPDAF-and-PMHT-tracking-algorithmsc
- 目标关联算法JPDAF和PMHT算法性能的分析比较-Analysis and comparison of target association algorithm JPDAF PMHT algorithm performance
MOPSO-MATLAB
- 多目标粒子群算法是模拟动物群体的社会行为，找到一个最优设计点的过程比作这些生物的觅食活动。换句话说，这些例子在设计空间中寻找最好的位置。-Multi-objective Particle Swarm social behavior is simulated animal groups, a process to find the optimal design point likened foraging activity of these organisms. In other words, t
PSO-MATLAB
- 一个例子的最佳位置和沿着当前速度和惯性方向的邻元素被用来决定下一个例子的位子。多目标粒子群的优化算法简介如下-An example of the best location and along the current speed and direction of inertia neighbors are used to determine the next example of the seat. Introduction to multi-objective optimization alg
Archetype-Hull-Ranking
- 我们设计一个新奇的规则化框架以学习相似性度量用于无约束人脸验证。我们形式化它的目标函数通过融合鲁棒性对于大规模的个人人脸的内部变化和新奇的相似性度量的辨别力。额外，我们的形式是一个凸优化问题，保证了全局最优解的存在。-we migrate such a geometric model to address face recognition and verification together through proposing a unified archetype hull rankin
Robust_Face_Landmark
- 在现实世界条件下获取人脸存在较大的变化在形状和遮挡由于不同在姿态、表情、附属品的使用，例如，太阳镜和帽子以及与目标体（e.g. 食物）的交。当前的人脸界标估计方法在这种条件下努力但由于缺乏一种有效的理论方法用于处理局外点。我们提供了一个新奇的方法，称为Robust Cascaded Pose Regression (RCPR)，通过检测显式的遮挡且使用鲁棒的形状索引的特征可以减少exposure对于局外点。我们证明RCPR改进先前的界标估计方法在3个通用的人脸数据集上(LFPW, LFW and
Face-Detector-Training
- 由一个3D变形人脸模型取自动生成适应的训练样本。由统计视角，tailored训练数据保证了所有的数据变化且由任意的人脸属性丰富训练样本，例如，年龄或体重。更进一步，它可能自动适应到环境约束，例如，来自于监控摄像机的照明或视角约束。我们使用裁剪的（tailor）图象训练一个新的Viola Jones的adaboost 目标检测框架的多核实现。这个新的实现不仅快速的，而且多特征通道的使用成为可能，例如，在训练期间的颜色特征。在我们实验中，我们训练7个依赖视角的人脸检测子并在Face Detectio
BIG-DATA--POWER-SYSTEM
- 广域测量系统实测信息及故障集仿真结果构成了电网时空大数据，如何采用大数据技术对它们进行快速、高效地挖掘，实现大电网在线安全评估与防御是智能电网核心目标之一。从电网广域时空量测信息角度，解释了电网时空大数据的内涵，提出大电网在线稳定态势评估与自适应防御体系(stability situation assessment and adaptive defense control system，ST-SADC)的整体架构及关键技术。ST-SADC 以大数据分析与处理为底层技术支撑，基于广域时空量测信息实
RCS
- 描述了复杂目标RCS的概念、原理、计算方法以及结果
doc
- 交互多模型，该算法在机动目标跟踪的效果仿真，理论清晰简洁，初学者必选论文-IMM for applicatin
Exploit_All_the_Layers
- CVPR会议的2016最新论文，提出了目标检测的相关模型改进-CVPR conference 2016 latest paper, proposed a target detection model improvements
ssd-method-for-object-detection
- ssd是当前目标检测领域的最先进的研究方法，也是今年CVPR会议的最新成果-Ssd is the most advanced research method in the current target detection field and the latest achievement of this year s CVPR conference
Evaluation-atr
- 评估ATR算法的性能测试，提供对于红外图像中目标的自动识别方法。-ATR algorithm to assess the performance test, to provide for the infrared image of the target automatic identification method
videostudy
- 移动目标跟踪研究方向必看文章，包含作者清晰备注标识，高质量文章，解决视频跟踪问题思维独特，手段简单，具有针对性，对初学者有很好的启蒙作用，作者思路清晰明了 ，易懂-Mobile target tracking research direction must see the article, including the author clearly notes logo, high quality articles, to solve the problem of video tracking u
MOPSO-based-on-adaptive-mutaiton
- 基于自适应变异的对多目标粒子群算法的改进算法-Based on the multi-objective particle swarm algorithm for improved algorithm of adaptive mutation
target-detection
- 目标检测识别算法、光谱检测识别算法 、目标检测及跟踪算法-Target detection and recognition algorithm, spectral detection and recognition algorithm, target detection and tracking algorithm
Movingobject-detection
- 使用光流法对目标进行检测，并得出其运动轨迹，可以达到循迹的效果。-The target detection using optical flow method, and the trajectory tracking results can be achieved.
object-tracking-algorithm
- 针对目标运动过程中的姿态变化、旋转、干扰以及缩放等情况，提出了结合像素点特征加权的尺度自适 应跟踪算法。-An effective object tracking method using weighted pixel features was proposed to deal with all kinds of com- plicated tracking situations, such as target movement, rotation, background interfe
tracking
- 目标跟踪算法介绍，发展，及总结-Target tracking algorithm introduction, development, and summary
Multi-objective
- 多目标粒子群算法是将多目标算法和粒子群算法结合起来的一种优化算法-Multi-objective Particle Swarm Optimization is an optimization algorithm combining multi-objective algorithm and particle swarm optimization
particle-learning
- 关于粒子滤波算法在目标跟踪时的学习文章，涵盖原理及算法实现-Particle filter algorithm in the target tracking learning articles, covering the principle and algorithm