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.
Quantized kernel least mean square (QKLMS) algorithm is an effective up-to-date adaptive nonlinear learning algorithm which also has good performance for kernel structure growing control. It achieves good results under Gaussian noise environment. In this paper, a new algorithm, quantized kernel least mean mixed norm (QKLMMN), is proposed for adaptive nonlinear learning with non-Gaussian additive noise...
In this paper, we propose a novel sparse online co-regularization framework for multiview semi-supervised learning, which concerns using a small portion of the arrived training examples to represent predictors during the online learning process. This framework makes use of Fenchel conjugates to perform sparse online co-regularization process in the dual function. The use of tolerance function enforces...
The key and difficult point for video targets tracking is how to quickly and accurately match the targets. This paper presents a kind of moving targets tracking method based on multi-mode fusion, in order to solve the tracking algorithm of single mode can't track the targets accurately under the complex background. This algorithm is implemented with three basic patterns including Normalized Cross...
Most visual surveillance and video understanding systems require knowledge of categories of objects in the scene. One of the key challenges is to be able to classify any object in a real-time procedure in spite of changes in the scene over time and the varying appearance or shape of object. In this paper, we explore the applications of kernel based online learning methods in dealing with the above...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.