Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Real-time Compressive Tracking (CT) uses the compression sensing theory to provide a new research direction for the target tracking field. The algorithm is simple, efficient and real-time. But there are still shortcomings: tracking results prone to drift phenomenon, cannot adapt to tracking the target scale changes. In order to solve these problems, this paper proposes to use the Kalman filter to...
Identifying and classifying different network applications is very important for trend analysis, dynamic access control, network security and traffic engineering, while traffic classification is able to classify applications effectively. Current popular methods of traffic classification mainly include machine learning algorithm based on supervised or unsupervised and the method based load. In practical...
This paper presents a new face recognition method based on the analysis of local features. Firstly, we can get the images of magnitude by means of analyzing face images with the Gabor wavelets. Secondly, the magnitude images are divided into blocks, then principle components analysis (PCA) could be directly used to all the blocks to construct the feature space. Finally, all the blocks of images are...
A forecast learning method of kernel principal component analysis (KPCA) is presented for specific emitter identification (SEI) application. By constructing a symmetrical decomposition of the kernel matrix, we derived a new algorithm of incremental KPCA. Based on it, the forecast capability is developed by creating dummy samples whose kernel vectors are an extrapolation of the kernel matrix. The advance...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.