Гліфи визнання

Визнання гліфи (або оптичний гліфи як їх ще називають найбільш часто) є доволі перетину тема, яка має додатки в різних сфер. Найбільш популярні програми, оптичний гліфів є Розширена реальність, де комп'ютер бачення алгоритм знаходить їх у відео-потоку і заміняє з штучно створених об'єктів, створення подання, яка наполовину реальні і наполовину віртуальний - віртуальний об'єктів в реальному світі. Ще одним напрямком застосування оптичного гліфи є робототехніки, де гліфи можуть бути використані для віддавати команди робот або допомогти робота орієнтуватися в деяких середовищі, де гліфи можуть бути використані для дати робот напрямках. Ось один хороший демок оптичних гліфи застосування:

 

 IPPrototyper tool

 

Приховані марківські моделі

Демонструє, як використовувати приховані марківські моделі (HMMs) і Марков послідовності класифікатори визнати послідовностей дискретних спостережень.

 

 

Кластеризація (Гауса суміш моделей)

Point cloud clustering with Gaussian Mixture Models.

Муфти розподільні багатовимірний Гауса суміш, використовуючи очікування максимізація.

 

 

Кластеризації (K-засобів і MeanShift)

Color clustering with K-Means and Meanshift.

MeanShift та K-для зменшення кількості кольорів (колір кластеризація) в цифрових зображень.

 

Корені квадратного програмування (QP) розв'язувача

Quadratic programming with the Goldfarb-Idnani solver.

Квадратичне програмування (QP) вирішення проблем за допомогою методу подвійного Гольдфарб і Idnani.

 

Випадкові вибірки консенсусу (RANSAC)

Robust linear regression estimation with RANSAC.

Демонструє, як використовувати RANSAC для рішучого fit лінійної регресії, уникаючи негативний вплив викиду дані регресії.

 

Denavit-Hartenberg кінематику

Denavit-Hartenberg forward kinematics sample application.

Демонструє, як використовувати параметри Denavit-Hartenberg і формул, модель кінематична ланцюгів.

 

Levenberg-Marquardt

Levenberg-Marquardt algorithm for Approximation, Time Series, and the XOR problems.

Демонструє використання нейролінгвістичного додатків для роботи з Levenberg Marquardt замість метод зворотного поширення помилки. Включає в себе рішення для апроксимації, прогнозування часових рядів і ексклюзивних- або використання нейронних мереж, підготовку по Levenberg Marquardt неполадок (XOR).

 

 

 

Наші партнери

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Зв'яжіться з нами!

Інформаційний бюлетень

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us