TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Incremental Support Vector Machine Framework for Visual Sensor Networks"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Incremental Support Vector Machine Framework for Visual Sensor Networks | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2007 Article ID 64270 15 pages doi 2007 64270 Research Article Incremental Support Vector Machine Framework for Visual Sensor Networks Mariette Awad 1 2 Xianhua Jiang 1 2 and Yuichi Motai2 1 IBM Systems and Technology Group Department 7t Foundry Essex Junction VT 05452 USA 2 Department of Electrical and Computer Engineering The University of Vermont Burlington VT 05405 USA Received 4 January 2006 Revised 13 May 2006 Accepted 13 August 2006 Recommended by Ching-Yung Lin Motivated by the emerging requirements of surveillance networks we present in this paper an incremental multiclassification support vector machine SVM technique as a new framework for action classification based on real-time multivideo collected by homogeneous sites. The technique is based on an adaptation of least square SVM LS-SVM formulation but extends beyond the static image-based learning of current SVM methodologies. In applying the technique an initial supervised offline learning phase is followed by a visual behavior data acquisition and an online learning phase during which the cluster head performs an ensemble of model aggregations based on the sensor nodes inputs. The cluster head then selectively switches on designated sensor nodes for future incremental learning. Combining sensor data offers an improvement over single camera sensing especially when the latter has an occluded view of the target object. The optimization involved alleviates the burdens of power consumption and communication bandwidth requirements. The resulting misclassification error rate the iterative error reduction rate of the proposed incremental learning and the decision fusion technique prove its validity when applied to visual sensor networks. Furthermore the enabled online learning allows an adaptive domain knowledge insertion and offers the advantage of reducing both the model training time and the information storage .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học