Bu makalede Yaya Tanıma Davranışı A

Bu makalede Yaya Tanıma Davranışı Algoritmasının parametreleri şu şekilde belirlenmiştir: HOG şekil politikası 6 aralığa bölünmüştür, şekil kanalının bozulma oranı 2, kanal görüntüsünün kenarı 10 nokta eklenmiştir ve hareket adımı slayt penceresi 4 noktadır. Nokta, ünitenin algoritmasının sunum akış modeli 0.65'lik bir örtüşme eşiği kullanır ve eğitim yoluyla elde edilen sekiz sensörün zayıf sınıflandırıcı sayısı 3895, 3720, 3504, 3247, 3024, 2781, 2645 ve 2442'dir. Yaya algoritmaları için bu makale, 27 boyutlu kanal özelliklerini elde etmek için 9 dirençli yön ve 18 hassas yön dahil olmak üzere işaretli bir eğim ve işaretsiz bir eğim kombinasyonunun yanı sıra noktalar etrafında 4 hücre bloğu kullanır. Kademe kuvveti için son-ikinci dereceden fHOG şekli 31 boyutludur ve hücre ölçeği 6 olarak alınır.Yaya algoritmasında önerilen model güncelleme yöntemi, hesaplanan göstergelere dayalı olarak mevcut çerçevenin izleme konumunu değerlendirir. Hedef, bir başarısızlığı izlemek için değerlendirilirse, önce hedefin hazır olup olmadığını veya görüş alanını terk edip etmediğini değerlendirmek gerekir. MOT16 veri tabanının deneysel analizine dayalı olarak, deneysel yöntem, uygun eşik değişkenlerini belirlemek için kullanılır. Derecelendirme göstergeleri için, PSR değişim eşiği 0,19 ve maksimum eşik 0,25; etiketin merkezi ile görüntünün her iki tarafındaki kenarlar arasındaki mesafe 5 pikselden az olduğunda, etiket gövdesinin bir kısmının görüş alanını terk ettiği kabul edilir; 10 pikselden az olduğunda, hedefin görüntüden ayrıldığı kabul edilir. Videoda yeni bir hedef elde etmek için, herhangi birinin hedefi çok erken veya çok geç takip etmesini önlemek için her 10 karede bir yerel tanıma yapılır. Işığın algoritmasına bağlı olarak, kaydırıcının yatay yöndeki (koordinat yönü) hareket aralığı, görüntünün mekansal olarak tanınmasını sağlamak için sınırlandırılmıştır. Orijinal görüntü için, her iki taraftaki tanıma genişliği 200 noktadır, yani yeni hedef, ilk tanıma çerçevesinin% 62,5'inde tanınır.

0/5000

源语言: -

目标语言: -

结果 (简体中文) 1: [复制]

复制成功！

在本文中，行人识别行为算法的参数设置如下：HOG形状策略分为6个间隔，形状通道的失真率为2，通道图像的边缘添加了10个点，并且动作步进滑动窗口为4点。关键是，单位算法的表示流程模型使用0.65的重叠阈值，通过训练获得的八个传感器的弱分类器数量为3895、3720、3504、3247、3024、2781、2645和2442。对于行人算法，本文使用标记斜率和未标记斜率的组合，包括9个电阻方向和18个精确方向，以及围绕点的4个像元块，以实现27维通道特性。阶跃力的倒数第二阶fHOG形状为31维，像元比例为6。<br>行人算法中提出的模型更新方法根据计算出的指标评估当前帧的跟踪位置。如果对目标进行了评估以跟踪故障，则首先需要评估目标是否已准备就绪或视线不佳。基于对MOT16数据库的实验分析，该实验方法用于确定适当的阈值变量。对于评级指标，PSR的变化阈值为0.19，最大阈值为0.25；当标签中心与图像任一侧边缘之间的距离小于5个像素时，标签主体的一部分将被视为离开视场；否则，标签主体将离开视场。如果目标小于10个像素，则认为该目标与图像分离。为了在视频中取得新的目标，每10帧进行一次局部识别，以防止任何人过早或过晚跟随目标。取决于光的算法，滑块在水平方向（坐标方向）上的移动范围受到限制，以允许在空间上识别图像。对于原始图像，两侧的识别宽度为200点，即，新目标在初始识别帧的62.5％处被识别。

正在翻译中..

结果 (简体中文) 2:[复制]

复制成功！

本文将行人识别行为算法的参数确定为：HOG 形状策略分为 6 个范围，形状通道的失真速率为 2，通道图像的边缘为 10 点，运动步滑动窗口为 4 点。关键是该单元算法的演示流模型使用 0.65 的重叠阈值，通过培训获得的 8 个传感器的不良分类器数量为 3895、3720、3504、3247、3024、2781、2645 和 2442。对于行人算法，本文使用标记的坡度和无标记的坡度组合，包括 9 个抗性方向和 18 个精确方向，以及点周围的 4 个单元块，以实现 27D 通道属性。舞台强度的最终环状 fHOG 形状为 31 维，细胞刻度为 6。<br>行人算法中建议的模型更新方法根据计算的指标评估现有帧的跟踪位置。如果对目标进行评估以监测故障，则有必要首先评估目标是否已准备就绪或是否已离开其视域。在MOT16数据库实验分析的基础上，采用实验方法确定相应的阈值变量。对于评级指标，PSR 更改阈值为 0.19，最大阈值为 0.25：当标签中心与图像两侧边缘之间的距离小于 5 像素时，则认为标签主体的一部分离开视场：当小于 10 像素时，目标被视为与图像分离。为了在视频中实现新的目标，每 10 帧进行本地识别，以防止任何人过早或过迟跟踪目标。根据光的算法，滑块在水平方向（坐标方向）的运动范围是有限的，以确保图像的空间识别。对于原始图像，两侧的识别宽度为 200 点，即在初始识别帧的 62.5% 中识别新目标。

正在翻译中..

结果 (简体中文) 3:[复制]

复制成功！

本文将Yaya定义行为算法的参数定义为：HOG式策略分为6个部分，通道2的分解率，在10点处添加通道图像的边缘，移动的名称为slayte窗口，4点处。该股算法采用0.65流量覆盖单元，训练路线接收的8个传感器数量弱于3895、3720、3504、3247、3024、2781、2645和2442。算法采用曲线周围4个小区块和非指示性曲线，包括9向和18个敏感方向，得到了信道的27维性质，最后一阶fHOG为31，最后一阶fHOG为6。因此被视为。<br>Yay算法中提出的模型更新方法是基于计算的显示来评估当前帧的位置。如果评估目标是为了跟随失败，则必须评估目标是否已准备就绪。在对MOT16数据库进行实验分析的基础上，采用实验方法确定了相应的方程变量，测量指标PSR变量为0.19，最大值为0.25，图像边缘与标签中心距离小于图像边缘5像素。一些标签被允许离开视图区域；至少10像素的目标被从图像中移除。为了在视频中实现新的目标，每个人的目标是至少定义10个正方形，以避免被跟踪得太早或太晚。根据灯光算法，滑块水平轴（坐标方向）中的距离原始图像定义在两侧定义宽度200点，即新目标在第一定义框架的62.5%处定义。<br>

正在翻译中..

其它语言

本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.