Mustererkennung tud

Ziel: Ziel des Kurses ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, Lösungen für die Erkennung von Anomalien, Wissenserkennung, Bedrohungsanalyse und Softwarediagnose in der Cybersicherheit zu entwickeln. Zwei Sequenzen, die verwendet werden, um Erkennung und Nachverfolgung auszuwerten. Anmerkungen werden für alle Fußgänger bereitgestellt, die weniger als 50 % betragen. Sowohl erkennungs- als auch Tracking-Personen sind herausfordernde Probleme, insbesondere in komplexen realen Szenen, die häufig mehrere Personen, komplizierte Okklusionen und unübersichtliche oder sogar bewegte Hintergründe betreffen. Es hat sich gezeigt, dass Menschen detektoren in der Lage sind, Fußgänger auch in komplexen Straßenszenen zu lokalisieren, aber falsche Positivmeldungen sind häufig geblieben. Auch die Identifizierung bestimmter Personen ist nach wie vor eine Herausforderung. Tracking-Methoden sind in der Lage, eine bestimmte Person in Bildsequenzen zu finden, werden aber durch reale Szenarien wie überfüllte Straßenszenen stark herausgefordert. In diesem Beitrag kombinieren wir die Vorteile der Erkennung und Nachverfolgung in einem einzigen Framework. Die ungefähre Artikulation jeder Person wird in jedem Rahmen auf der Grundlage lokaler Merkmale erkannt, die das Aussehen einzelner Körperteile modellieren. Vorkenntnisse über mögliche Artikulationen und zeitliche Koherenz innerhalb eines Gehzyklus werden mit einem hierarchischen Gaußschen Prozess latentvariables Modell (hGPLVM) modelliert. Wir zeigen, wie die Kombination dieser Ergebnisse Hypothesen für Position und Artikulation jeder Person in mehreren nachfolgenden Frames verbessert. Wir präsentieren experimentelle Ergebnisse, die zeigen, wie dies ermöglicht, mehrere Personen in unübersichtlichen Szenen mit wiederkehrenden Okklusionen zu erkennen und zu verfolgen. Erstellen Sie ein Lernsystem, um ein bestimmtes einfaches Mustererkennungsproblem mithilfe vorhandener Software zu lösen.

Bei der Mustererkennung geht es um die Verarbeitung von Rohmessdaten durch einen Computer, um zu einer Vorhersage zu gelangen, die dann verwendet werden kann, um eine Entscheidung oder Aktion zu formulieren. Probleme, auf die die Mustererkennung angewendet wird, haben gemeinsam, dass sie zu komplex sind, um explizit zu modellieren, sodass Algorithmen Parameter in generischen Modellen aus begrenzten Beispielsätzen erlernen müssen. Die Praxis zur Mustererkennung konzentriert sich stark auf reale, sensorbasierte Anwendungen. Damit steht sie zum Kern des aktuellen Prozesses der wissenschaftlichen Entdeckung, indem sie es den Forschern ermöglicht, Regelmäßigkeiten in großen Datenmengen in so unterschiedlichen Bereichen wie Physik, Biologie und Geologie, aber auch Psychologie und Neurowissenschaften abzuleiten. Mustererkennungsalgorithmen finden auch Anwendung in industriellen und Verbraucherumgebungen, so dass Maschinen die Umwelt spüren und über Handlungen entscheiden oder menschliche Entscheidungen unterstützen können.