Pedestrian characteristics are artificial definitions of meaning, whic的简体中文翻译

Pedestrian characteristics are arti

Pedestrian characteristics are artificial definitions of meaning, which can be used as a soft biometric technology for visual inspection, and can also be used for pedestrian identification. The purpose of the gait function is to provide different images from low-level functions (such as HOG, LBP, Deep and SIFT) while changing the attributes of the target character. Due to changes in attributes, perspectives and viewing conditions, it can be regarded as high-level semantic information with more diverse meanings. Therefore, many computer vision programs integrate feature information into algorithms to improve performance. Although many studies have been conducted on the recognition of pedestrian characteristics due to factors such as angle changes, low illumination and low resolution, the recognition of pedestrian characteristics is still an unresolved problem. Traditional methods of identifying gait features usually focus on establishing strong features based on manual features, strong classifiers or feature associations. This includes HOG, SIFT, SVM or CRF types. The success of these traditional algorithms is far from meeting the requirements of practical applications.
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行人特征是意义的人为定义,可以用作视觉检查的软生物识别技术,也可以用于行人识别。步态功能的目的是在更改目标角色的属性的同时,提供与低级功能(例如HOG,LBP,Deep和SIFT)不同的图像。由于属性,视角和查看条件的变化,可以将其视为具有更多不同含义的高级语义信息。因此,许多计算机视觉程序将特征信息集成到算法中以提高性能。尽管由于角度变化,低照度和低分辨率等因素而对行人特征的识别进行了许多研究,对行人特征的识别仍然是一个尚未解决的问题。识别步态特征的传统方法通常着重于基于手动特征,强分类器或特征关联来建立强特征。这包括HOG,SIFT,SVM或CRF类型。这些传统算法的成功远远不能满足实际应用的要求。
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行人特征是人为的含义定义,可作为软生物识别技术进行视觉检测,也可用于行人识别。步态函数的目的是提供与低级函数(如 HOG、LBP、深度和 SIFT)不同的图像,同时更改目标字符的属性。由于属性、视角和查看条件的变化,它可以被视为具有更多样化含义的高层次语义信息。因此,许多计算机视觉程序将功能信息集成到算法中以提高性能。虽然由于角度变化、照明低、分辨率低等因素,对行人特征的识别进行了许多研究,但行人特征的识别仍是一个悬而未决的问题。识别步态特征的传统方法通常侧重于基于手动特征、强分类器或特征关联建立强大的特征。这包括猪、SIFT、SVM或CRF类型。这些传统算法的成功远远不能满足实际应用的要求。
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行人特征是人工定义的意义,可以作为一种软生物特征技术用于视觉检测,也可以用于行人识别。步态函数的目的是在改变目标角色属性的同时,提供不同于低级函数(如HOG、LBP、Deep和SIFT)的图像。由于属性、视角和观察条件的变化,它可以被视为高级语义信息,具有更为多样的含义。因此,许多计算机视觉程序将特征信息集成到算法中以提高性能。由于角度变化、低照度、低分辨率等因素的影响,人们对行人特征的识别进行了大量的研究,但行人特征的识别仍然是一个尚未解决的问题。传统的步态特征识别方法通常侧重于建立基于人工特征、强分类器或特征关联的强特征。这包括HOG、SIFT、SVM或CRF类型。这些传统算法的成功远远不能满足实际应用的要求。<br>
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