人工智能下载列表第892页

[机器学习] UCI-datasets-43.npz

说明：43个常用的UCI Classification数据集，包括原始数据和经过minmax归一化+缺失数据处理的标准化数据存储格式：Numpy数组（npz格式）读取： import numpy as np data = np.load('UCI-datasets-43.npz') data_original = data['data_original'][()] data_minmax_scaled = data['data_minmax_scaled'][()] iris_x,
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[深度学习] Human Gait Recognition Frame-by-Frame Gait Energy Images LSTM

说明：Human Gait Recognition Based on Frame-by-Frame Gait Energy Images and Convolutional Long Short-Term Memory。步态识别，深度学习。
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[深度学习] Gait recognition using multichannel convolution neural networks

说明：Gait recognition using multichannel convolution neural networks。步态识别
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[机器学习] Cross-view gait recognition through ensemble learning

说明：Cross-view gait recognition through ensemble learning。步态识别，集成学习
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[机器学习] Multi-perspective gait recognition based on classifier fusion

说明：Multi-perspective gait recognition based on classifier fusion。步态识别。分类器融合
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[深度学习] Gait feature extraction and gait classification using two-branch CNN

说明：Gait feature extraction and gait classification using two-branch CNN。步态特征提取。卷积神经网络
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[深度学习] 结合非局部与分块特征的跨视角步态识别

说明：结合非局部与分块特征的跨视角步态识别。步态识别。步态分类。卷积神经网络。跨视角。目前基于深度学习的步态识别方法大多通过叠加卷积层获取全局特征,忽略有利于细粒度分类的局部特征. 针对上述问题,文中提出结合非局部与分块特征的跨视角步态识别方法. 将一对步态能量图(GEI)作为输入,提取单样本的非局部信息与样本对之间的相对非局部信息. 为了更好地提取局部特征,根据GEI 的几何特性,将人体区域水平切分为静态块、微动态块和强动态块,连接至3 个二值分类器分别进行训练. 在OU鄄ISIR鄄LP 和
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[机器学习] multiscale_kcf.py

说明：多尺度和自定义特征的KCF跟踪算法python实现。1、根据目标尺寸变化自动变化大小；2、使用自己定义的特征跟踪，而不是kcf默认的hog特征。直接运行即可。
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[机器学习] Warthog.rar

说明：该程序转自萨里大学的尼古拉斯·道森，其主要功能是跟踪图像补丁通过视频序列，进行两个图像补丁之间相似性的度量。这是一个MATLAB模块，它通过最小化/最大化相似度函数将模板对齐到参考图像。该模块速度快，支持许多选项，包括： 6个相似函数(平方差和、标准化相关、标准MI、后Parzen MI、in-Parzen MI和部分体积估计MI) 4翘曲函数(平移、旋转、相似和仿射) 5优化方法(包括Powell和Levenberg Marquardt)。
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