研究与评论:纯粹与应用雷竞技苹果下载物理学杂志
菜单ISSN: 2320 - 2459
ISSN: 2320 - 2459
部门电气工程，伊斯兰自由大学乌尔米亚分校，伊朗乌尔米亚
收到日期:17/04/2014;修订日期:13/05/2014;接受日期:18/05/2014
更多相关文章请访问raybet01
在本文中，我们给出了信号模式系统的框图。系统接收到输入数据后，计算出信号图。该步骤包括根据特征的响应幅度选择一组特征，并使用模拟退火方法找到二进制数据路径。然后用一组来检测信号
图像分类，数据库，特征提取与生成，MPEG7，模式识别
它成功找到一个，报告找到的区域。如果失败，“信号图匹配”组将接管该过程，并根据参考信号图与二进制数据进行信号图匹配。它显示了一些实时视频数据集采取的背景。左上角的图像显示了模板视频数据，其中的作品和信号被发现。其他图像显示了旋转后的信号和仅基于单个模板数据的二进制数据组在手动禁用信号后的模式结果[1-4］．可以看到，通过二进制数据匹配，系统仍然可以在相当大的旋转范围内检测到信号。通过主观评价，我们估计一个近正面信号模板可以覆盖任意轴上的旋转，具有较好的二进制数据匹配效果。这是对原始信号探测器的一大改进。左上方的图像显示的是作为模板的信号，其他图像显示的白色块是跟踪信号图。为了更好地说明，匹配区域被放大。矩形之间的不规则曲线表示二进制数据匹配路径。上述信号模式方案可以很容易地推广到连续模式系统。模式系统的框图。我们的信号模式系统框图[4］．关键的不同之处在于，现在参考信号图可以在线更新，以便连续地显示旋转信号。信号模式结果。覆盖信号的白色矩形是所选的可变形信号图。右边为二进制数据匹配信号图。
我们展示了在相同序列上运行扩展系统的信号模式结果。为了便于比较，曲线与直线，星号表示新结果。模式系统的模式结果。线表示旧方案的结果，星号表示我们的模式系统的结果。纵轴是系统的模式率。我们把值放在一个范围内，因为在二进制数据搜索过程中，我们没有精确的匹配正确性标准。因此，匹配结果可以解释为匹配区域对应于信号的概率。横轴表示时间上的数据数。它展示了我们的系统在两个数据集上的模式结果。两个数据集是相同的。 It could be seen in our system the second data is matched quite well. if the signal detect group finds a signal, the pattern rate is still equal to, if not, a binary data group will always find a match.图1说明了信号分类中带有嵌入头的数据。根据匹配结果与模板响应的相对距离来设置匹配的精度。在我们的实验中，我们根据检测率与真实信号区域匹配程度的主观评价，选择检测率阈值为0.12。960个数据集中，共有739个数据正确报告了信号区域，由于旋转和遮挡过大，平均只有23%的数据没有正确报告。可以看出，增加一个二进制数据组后，信号模式的可靠性比仅使用该信号组的信号模式有了很大的提高。
图1:信号分类中带有嵌入式报头的数据
图2:信号空间的特征分布。
首先是成本函数的问题，我们使用指数函数来匹配分数。从图中可以看出，它对姿态变化不是很敏感。在视频的某些部分使用阈值也可能是一个问题。该结果还表明了从最新特征信号进行重新初始化的可能性。虽然在本研究中，我们还没有实现重新初始化。实验表明，将基于haar特征的目标检测器与图像数据组相结合，可以快速、鲁棒地获得目标模式和模式。该方案用于模式系统失败时的重新初始化过程。虽然它只应用于一个特殊的对象，人的信号。我们相信我们的方案适用于更一般的情况，例如大多数对象模式和模式问题。在基于模型的编码系统中，初始化任务的重要性不可低估。 The initialization problem has to be solved if we want to have a complete model based coding system. Although an automatic initialization scheme for a model based coding system is important, there are no feasible solutions yet. In this thesis, we propose a new strategy to treat the initialization problem in Model Based Coding. The key idea is to separate the initialization process into two stages, the offline work and the application stage. The offline work could happen only once, and includes manual works.
应用阶段负责将个人模型自动拟合到视频中的信号区域。这种策略的主要优点是用户的知识离线添加到系统中，而在实际应用程序中，初始化过程是自动完成的。在综合分析系统中，当硬件速度足够快时，可以通过图形硬件来实现递归搜索。对于模式或初始化目的，个人面部特征比MPEG-4中定义的语义特征点更好。由于个人特征点具有长期的稳定性，因此易于检测或特征化。我们已经演示了为初始化目的使用特定于用户的个人特性点的优点。类哈尔特征是表征信号对象的一种很好的方法。这表明相似特征可以用于信号模式和信号模式。从模式系统开始失去特征时开始重新初始化要比从执行原始初始化任务的初始点开始更容易。
在本文中，我们使用硬件来实现信号模式，其原理与使用人脸特征来实现信号模式相似。尝试失去约束，近前信号，为信号模式任务。图像数据用于离散参数空间的匹配融合。一种可能的改进方法是在连续参数空间中进行匹配。这可以通过使用隐马尔可夫模型进行匹配来实现。
