面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法

现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性不强的问题.针对这一问题,利用不同视图的特征表示中编码系数的潜在关联,提出了一种多级判别性字典学习算法,并将其应用于跨视图行人重识别.首先,在图像水平区域和图像级别的字典学习算法中分别引入了一个特征映射矩阵,该矩阵可以描述不同视图下同一行人图像编码系数之间的内在关系,可以极大地提高编码系数的灵活性.其次,在图像块级别,结合图像的局部流形结构,在字典学习目标函数中增加了字典原子的局部几何结构约束,通过自适应学习图拉普拉斯矩阵,确保编码系数保持了与样本相似的几何结构,可以获得更具判别性的字典对.最后,文中算法在2个被广泛使用的行人重识别数据集VIPeR和CHUK01 Campus上进行验证,2个数据集在rank-1上的识别率分别为68.40%和80.14%,实验结果表明,文中算法不仅可以降低不同视图下分辨率差异明显的影响,而且大大提高了学习字典对的表示能力和鉴别能力,与其他算法相比获得了更好的行人重识别精度.

多级判别在地震综合预报中的应用

本文阐述了多级判别在地震综合预报中应用的必要性,给出该数学方法的推导过程,并且以云南多震区——滇西南地震区为例进行实际判别计算,在所计算的工6个震例中其拟合预报准确率在80％以上;对1987年11月25日讯沧外.2级地震实际预报取得较好的效果。

Fisher多级判别准则及其应用

论述了Fisher准则下多级判别的建模机理,并应用该原理将山东省胶南市第二代玉米螟百株累计卵量的3个影响因素压缩为一个新指标(即线性判别函数),用这一个新指标对样品按距离最小准则判别归类.结果表明,历史拟合率为100％。两年预报,其结果与实际一致.

模糊多级判别技术预测小麦叶锈病发生趋势

采用模糊多级判别预测小麦叶锈病发生趋势的方法，对曲阜市１９８３～１９９７年共１５ａ小麦穗期叶锈病发生趋势系统观测资料进行数量分析，建立起小麦叶锈病发生趋势预报模型，拟合率达８６７％，并用现有模型预测１９９８年病害发生等级，预测结果与实际情况相符。为该病害的预测预报提供了新的方法，对指导大田防治有实际意义。

应用简易模糊推理的多级判别与预测

将模糊数学与多元统计相结合 ,提出一种模糊推理的简易方法 ,可避免计算多维模糊关系矩阵的困难 .所述方法能更多地利用相关因子 (线性的及非线性的 )信息 ,具有处理模糊信息的能力 ,不受样本数据概率分布的限制 ,因而提高了多级判别与预报的效果 .它可用作趋势及定值预报 。

用两类判别分析方法对样本内的个体进行多级判别的尝试

笔者在设计用两类判别分析方法对样本内的个体进行多级判别时,是计算出各指标的百分位数以后,用各指标内的百分位数之差作为d?（d=97-3％位数）;再计算各指标内（间）个体测试数据的离差平方（乘积）和求得整体结构的。

极大似然多级判别在运动员选材中的应用

一、问题的提出运动员的选材问题,是当代体育科研中的一个重要课题。如何使选拔的运动员保证最优,减少淘汰率,提高成才率,是直接关系到人才建设与经济效益的问题。也是在当前四化建设中,如何加快体育人才的培养,加快体育事业发展所亟待解决的问题。在运动员的选材过程中,经常会遇到需要根据观测到的资料,对所研究的对象进行各种判别。例如需要根据运动员的素质、形态、生理、遗传、心理等方面所测定的指标,作出该运动员是属于哪种类型的。

多级多元判别法在靖边气田盒8段储层评价中的应用

靖边气田上古生界盒8段储层受复杂气水关系和储层非均质性的综合影响,利用单一指标进行气水层划分和产能评价时效果较差,为此提出了多级多元判别方法。首先将砂岩层划分为气层、气水层、水层和干层;其次,在气层中判别出工业气层和非工业气层;最后,在工业气层中判别出高产工业气层和基本工业气层。三级多元判别每一级的回判率都高于一级多元判别的回判率,其判别结果更加可靠。三级多元判别法在靖边气田取得了较好的判别效果,其判别结果与动态分析结果比较一致。

基于多级Bayes判别的砂砾岩体岩性识别方法

为实现复杂砂砾岩体岩性有效识别,本文基于岩心样品分析资料及其对应的测井曲线特征进行研究,建立多级Bayes判别函数,通过对测井数据分级判别,可有效识别不同岩性;实例计算结果表明,计算结果与实际岩心观察吻合程度大于80%,满足研究要求,可以应用于全区岩性识别。

用多级逐步判别法预报春播低阴温雨结束期

本文从所选取的四个因子中进行多级逐步判别后,引入两个因子,建立预报方程,此方程具有定性和定量预极意义,经过四年使用,效果较好。

电子舌对不同品种醋的辨别研究

电子舌技术是一种分析、识别液体味道的新型检测手段,在食品工业中的应用正逐步扩展。研究利用AstreeII电子舌对不同类型和产地的9个品种的醋在5种不同的稀释浓度下进行检测和分析,建立了Fisher多级判别模型,实验结果表明在醋样稀释倍数为12.5×10倍时,模型的正确识别率达到97.53%,同时在该稀释倍数下,运用聚类分析方法定量计算9种醋的差异程度,并绘出它们的聚类关系图,直观地反映了9种醋之间的关联性,得到良好的辨别效果。实验结果对醋真假的鉴别有一定的借鉴意义。

体育多种评价方法的比较研究

运用相关系数的归一化、标准百分的类比和多类多级判别分析的理论方法 ,分析于娟推铅球的专项素质对专项成绩影响的重要性大小排序 ,其排序的评价结果较一致。对这 3种方法作为评价手段进行相互比较 ,相关系数的归一化评价方法较其它 2种评价方法合理。

基于DSP的电子天平称重单元设计

设计一种以DSP微处理器TMS320VC5502为信息处理核心的高精度电子天平称重单元。简述了电子天平的称重测量原理,给出了基于DSP的数据采集电路。采用加权递推平均滤波算法,保证测量的准确度和稳定性;建立了适合于称重数据变化判断的多级阈值判别方法,提高了电子天平的响应速度。实验表明:采用该方法的电子天平称重单元稳定性好、灵敏度高,满足了量程为210 g、精度为0.1 mg的电子天平设计要求,且最大允许误差不大于0.3mg。

体育多种预测方法的比较研究

运用相关回归、标准百分和多级多类判别理论，建立多元回归和单元回归预测模型，所建立的１、２、３模型预测值准确度高，与实际专项成绩值的相关性显著、t检无差异、有显著的线性关系、tr检验呈高度相关。其中，2模型预测值的准确度更高，建模方法更具简便性、实效性。