TAILIEUCHUNG - Theo vết đa đối tượng bằng giải thuật lọc hạt trên cơ sở của chuỗi Markov Monte Carlo

Bài viết trình bày giải thuật theo vết nhiều đối tượng dựa trên cơ sở của lọc hạt theo chuỗi Markov Monte Carlo. Để tăng hiệu quả và chính xác của mô hình quan sát, chúng tôi đề nghị kết hợp hai nguồn thông tin dựa trên đặc trưng về màu sắc của đối tượng và ma trận tin cậy phát hiện tiền cảnh. Giải thuật lọc hạt với ước lượng phân bố theo chuỗi Markov Monte Carlo được áp dụng để giải quyết bài toán theo vết nhiều đối tượng. Mời các bạn cùng tham khảo! | HộiHội Thảo Quốc Thảo Gia Quốc Gia2015 2015về vềĐiện Điện Tử Tử Truyền Truyền Thông vàCông Thông và CôngNghệ Nghệ Thông Thông TinTin ECIT ECIT 2015 2015 Theo vết đa đối tượng bằng giải thuật lọc hạt trên cơ sở của chuỗi Markov Monte Carlo Trương Công Dung Nghi Chế Viết Nhật Anh Hồ Phước Tiến and Đỗ Hồng Tuấn Khoa Điện-Điện tử Trường Đại học Bách Khoa Đại học Quốc Gia Khoa Điện tử Viễn thông Trường Đại học Bách Khoa Đại học Đà Nẵng Tóm tắt Chúng tôi trình bày trong bài báo này giải thuật nhiều đặc tính khác nhau 11 . Một vài hướng tiếp cận khác theo vết nhiều đối tượng dựa trên cơ sở của lọc hạt theo chuỗi đề xuất các phép biến đổi affine trong không gian trạng thái Markov Monte Carlo. Để tăng hiệu quả và chính xác của mô state space model 12 13 14 hoặc cải thiện bước lấy hình quan sát chúng tôi đề nghị kết hợp hai nguồn thông tin mẫu các hạt theo kiểu truyền thống 15 4 16 . dựa trên đặc trưng về màu sắc của đối tượng và ma trận tin cậy phát hiện tiền cảnh. Giải thuật lọc hạt với ước lượng phân Trong bài báo này chúng tôi đề xuất giải thuật theo vết bố theo chuỗi Markov Monte Carlo được áp dụng để giải quyết nhiều đối tượng với những tình huống thực tế phức tạp các bài toán theo vết nhiều đối tượng. Toàn bộ hệ thống được kiểm đối tượng có tương tác và bị che lấp một phần . Giải thuật đề nghiệm trên hai bộ cơ sở dữ liệu thông dụng với các tình huống xuất dựa trên ý tưởng xây dựng tập hợp các hạt theo mô hình thực tế phức tạp. Kết quả thực nghiệm cho thấy được hiệu quả chuỗi Markov Monte Carlo. Để tăng độ chính xác của quá của giải thuật đề xuất. trình ước lượng chúng tôi đề xuất kết hợp mô hình đặc trưng Từ khóa Theo vết đa đối tượng lọc hạt particle filtering dựa trên đặc điểm màu sắc của đối tượng với ma trận xác chuỗi Markov Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo phát suất thu được từ giải thuật phát hiện đối tượng tiền cảnh 17 . hiện tiền cảnh. Giải thuật lọc hạt theo mô hình chuỗi Markov Monte Carlo được áp dụng để ước lượng phân bố tiên quyết posterior .

• Cơ sở dữ liệu
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Theo vết đa đối tượng
• Giải thuật lọc hạt
• Chuỗi Markov Monte Carlo
• Phép biến đổi affine
• Giải thuật phát hiện tiền cảnh
• Kỹ thuật truyền dẫn đa điểm
• Mạng truyền thông ánh sáng nhìn thấy
• Cơ chế lựa chọn điểm truyền động
• Truyền dẫn đa điểm phối hợp
• Công nghệ truyền thông không dây
• Cấu trúc phức hợp EBG DGS đa băng
• Truyền thông di động 5G
• Cấu trúc dải chắn băng tần điện từ EBG
• Truyền thông ánh sáng
• Truyền thông tốc độ cao
• Phản xạ ánh sáng
• Ánh sáng khả kiến
• Phân bố nguồn sáng
• Hệ thống truyền thông chuyển tiếp
• Thu thập năng lượng
• Mô hình truyền thông hai chặng đường lên
• Kênh truyền pha đinh Rayleigh
• Kênh truyền sóng
• Truyền hình số mặt đất
• Chất lượng truyền dẫn
• Hệ thống quảng bá truyền hình số mặt đất
• Hiệu năng truyền thông D2D
• Pha đinh Rayleigh
• Mạng truyền thông D2D
• Quản lý nhiễu
• Truyền dữ liệu thời gian thực
• Ánh sáng đèn LED
• Kênh truyền ánh sáng
• Công nghệ truyền thông bằng ánh sáng nhìn thấy
• Giao thức chuyển giao liên kết
• Mạng truyền thông ánh sáng
• Giao thức chuyển giao liên vùng
• Mạng thế hệ mới
• Nền kinh tế tri thức
• Chiến lược mạng tương lai
• Xã hội truyền thông
• Sóng vô tuyến
• Truyền sóng vô tuyến
• Suy hao truyền sóng trong hầm mỏ
• Mô hình hai vùng
• Suy hao ghép nối antenna
• Hạ tầng truyền thông trên cao
• Biểu đồ EXIT
• Mã chập không đều
• Mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái
• Cơ chế mã hóa mã chập ghép nối nối tiếp
• Mạng định nghĩa bằng phần mềm
• Truyền thông quang
• Mạng quang lưới bước sóng linh hoạt
• Định tuyến và gán phổ tần
• Dịch vụ kết nối băng thông linh hoạt
• Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ 25
• Hội nghị Điện tử Truyền thông Công nghệ Thông tin
• Chuẩn mã hóa H 266/VVC
• Dữ liệu ảnh Light Field
• Tiêu chuẩn mã hóa video
• Hình ảnh đa tiêu điểm
• Phân tích tín hiệu điện não
• Phương pháp đánh giá entropy
• Phần mềm phân tích chỉ số Sample entropy
• Tín hiệu điện não đồ EEG
• Cân bằng băng thông mạng
• Tối ưu hóa băng thông mạng
• Khai thác mạng viễn thông
• Dịch vụ viễn thông
• Thiết bị thực hành điện tâm đồ
• Tín hiệu ECG
• Thiết bị đo điện tim
• Điện dung tạp tán
• Định luật cảm ứng điện từ
• Hệ thống thông tin MIMO
• Hệ thống thông tin nhiều đầu vào nhiều đầu ra
• Truyền dữ liệu độc lập
• Mô hình đơn cell
• Thiết kế chế tạo thiết bị sưởi ấm máu
• Thiết kế chế tạo thiết bị sưởi ấm dịch truyền
• Phương pháp đông lạnh hồng cầu
• Huyết học và truyền máu
• Thuật toán di truyền
• Thuật toán NSGA II
• Mô hình quy hoạch và sử dụng đất
• Giải thuật di truyền
• Đánh giá trải nghiệm khách hàng
• Dịch vụ IPTV
• Dịch vụ truyền hình tương tác
• Key Performance Indicator
• Phương pháp đánh giá chủ quan
• Mạng cảm biến không dây
• Điện toán đám mây
• Giám sát môi trường
• Điều khiển thiết bị điện trong nhà
• Sơ đồ mật mã khóa bí mật
• Phần tử khả nghịch
• Phần tử khả nghịch mở rộng
• Đa thức bậc hữu hạn
• Hệ số nhị phân
• Thuật toán điều khiển tia siêu âm hội tụ
• Đầu chuyển đổi mảng pha
• Trường siêu âm hội tụ
• Điều khiển trễ pha
• Mô phỏng máy tính
• Kỹ thuật sắp xếp can nhiễu
• Hệ thống phối hợp nhiều cell
• Kênh không hoàn hảo
• Hệ thống thông tin vô tuyến tế bào truyền thống
• Cơ chế lập lịch tài nguyên
• Trạm phát đa chùm sáng
• Thuật toán phân bổ tài nguyên