Ujjlenyomat Ellenőrzés

 

Ujjlenyomat felismerés mára aktív kutatási terület. Ujjlenyomat felismerés rendszer fontos eleme a megfelelő ujjlenyomat-algoritmus. Szerint a probléma tartomány, ujjlenyomat megfelelő algoritmusok két kategóriákba kell sorolni: ujjlenyomat-algoritmus ellenőrző és ujjlenyomat-azonosító algoritmussal. Ujjlenyomat ellenőrzés algoritmusok célja, hogy meghatározza, e két ujjlenyomatot származik az azonos ujját, vagy nem. Másrészt az ujjlenyomat-azonosító algoritmussal keresés lekérdezés ujjlenyomat egy adatbázisban keresi az ujjlenyomatok érkező azonos ujját.

Ez a bemutató bemutatja, ujjlenyomat felismerés és a azonosítása.

Kinematika Denavit-Hartenberg

Denavit-Hartenberg forward kinematics sample application.

Bemutatja, hogyan kell Denavit-Hartenberg paraméterek és egyenletek modell kinematikus láncok.

 

Levenberg-Marquardt

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

Bizonyító Neuro pályázatokat-hoz dolgozik-val Levenberg-Marquardt helyett Backpropagation használata. Közelítéséről, idősoros Jóslás és az exkluzív megoldásokat tartalmaz- vagy (XOR) probléma kiképzett Levenberg-Marquardt neurális hálózatok.

 

 

 

Rejtett Markov modell

Rejtett Markov modell (HMMs) és a Markov sorozat osztályozók segítségével ismeri fel a diszkrét megfigyelés sorozatát mutatja be.

 

 

Fürtszolgáltatás (Gauss keverék modellek)

Point cloud clustering with Gaussian Mixture Models.

Többváltozós Gauss keverék forgalmazás szerelés elvárás-maximalizálás segítségével.

 

 

(K-eszközökkel és MeanShift)

Color clustering with K-Means and Meanshift.

MeanShift valamint K-a színek számának csökkentése (színes fürtkezelés) a digitális képek.

 

Karakterjel-változatok elismeréséről

Karakterjelek elismerése (vagy optikai karakterjeleket más néven leggyakrabban) elég egy kereszteződés téma, amely alkalmazások számos különböző területeken. A legnépszerűbb alkalmazás optikai karakterjelek, bővített valóság, ahol a számítógépes látás algoritmus találja őket a video-adatfolyamot, és helyettesíti a mesterségesen létrehozott objektumok létrehozása egy nézetet, amely félig valós és félig virtuális - virtuális tárgyakat a valós világban. Egy másik terület optikai jelek alkalmazása a robotika, ahol karakterjelek használható parancsokat adni a robot, vagy segít a robot navigálni a néhány helyen, ahol karakterjelek lehet használni, hogy a robot irányban. Itt van egy szép demók optikai jelek alkalmazása:

 

 IPPrototyper tool

 

Kernel főkomponens analízis (KPCA)

Minta alkalmazás bizonyítja, hogyan kell végrehajtani, lineáris transzformációk és dimenzióját csökkentése a Kernel fő komponens elemzés (KPCA) segítségével.

 

Lineáris diszkrimináns elemzés (LDA)

Minta alkalmazás bizonyítja, hogyan kell használni lineáris diszkrimináns elemzés (más néven LDA, vagy '' Fisher (több) lineáris diszkrimináns elemzés ''), lineáris transzformációk és osztályozás elvégzéséhez.

 

Főkomponens analízis (PCA)

Minta alkalmazás bizonyítja, hogyan kell végrehajtani a lineáris transzformációk és dimenzióját csökkentése a fő komponens elemzés (PCA) segítségével.

 

Partnereink

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

Lépjen velünk kapcsolatba!

Hírlevél

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