Narrowband Direction of Arrival Estimation for Antenna Arrays [Jeffrey Foutz] 2008.rar pdf格式

通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的

openpifpaf 经过Linux，MacOS和Windows的持续测试： ： OpenPifPaf：用于语义关键点检测和时空关联的复合字段（ ，（ ，（ ，2021年。 许多基于图像的感知任务可以公式化为检测，关联和跟踪语义关键点，例如人体姿势估计和跟踪。 在这项工作中，我们提出了一个通用框架，该框架可以在单个阶段中共同检测并形成时空关键点关联，这使其成为第一个实时姿势检测和跟踪算法。 我们提出了一种通用的神经网络体系结构，该体系结构使用Composite Fields来检测和构建时空姿势，该姿势是一个单独的连接图，其连接点是多个帧中的语义关键点（例如人的身体关节）。 对于时间关联，我们引入了时间复合关联字段（TCAF），它需要扩展的网络体系结构和训练方法，而不是以前的复合字段。 我们的实验显示出竞争准确性，同时在多个公开可用的数据集（例如COCO，CrowdPose以及

pose_estimation_odom：这是针对移动机器人的ROS软件包，该机器人使用三个节点通过里程表进行姿势和方向估计

基于COCO数据集的人体姿势估计 该存储库包含使用深度神经网络执行人体姿态估计的SENG 474数据挖掘项目的在建项目。 下面是我们项目建议的简短摘录。 问题 人体姿态估计（HPE）是识别人体关键点以构建人体模型的问题领域。 许多现有系统接受图像作为输入，有些实现接受诸如点云和视频之类的格式。 HPE的应用广泛且使许多行业受益。 特别是，HPE在电影和游戏行业中均用于动画。 HPE的更险恶的应用可用于识别多个帧（即视频）上的个人。 HPE的另一个子集是手势估计，可用于翻译手语。 由于诸多挑战，HPE是一个困难的问题领域。 这些包括人类外观和体格的变化，环境光照和天气，其他物体的遮挡，关节重叠的自我遮挡，人体骨骼运动的复杂性以及2D图像输入的固有信息丢失[1]。 这个很大程度上未解决的问题使我们能够探索许多新颖和创造性的方法，从而丰富我们的学习经验。 我们很高兴探索这些应用程序，但是我们决定

NLP系列: Word2Vec原始论文: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

目标 了解参数和状态估计的最小二乘法 将线性卡尔曼滤波器及其非线性变体，扩展和无味卡尔曼滤波器应用于状态估计问题 为典型的定位传感器（例如GPS接收器，惯性传感器和LIDAR距离传感器）开发模型 了解LIDAR扫描匹配和迭代最近点（ICP）算法 使用这些工具将来自多个传感器流的数据融合到自动驾驶汽车的单个状态估计中 重要性 动机 我在哪里？ 我移动多快？ 为什么很难：传感器和测量不完美 定义 本地化：确定车辆位置和方向的过程 如何？ 例如状态估计 状态估计：根据一组[噪声]测量值计算[物理量（例如车辆位置）的最可能值] 相关概念：参数估计 与状态（例如，车辆的位置和方向）不同，参数（例如，电阻的电阻）随时间是恒定的（即，预计从第一次测量到最后一次测量都不会改变）

在现有的稀疏诱导到达方向（DOA）估计方法中，基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的方法已被证明可以提高精度。 但是，当信噪比（SNR）相对较低时，这些方法的学习过程收敛非常缓慢。 在本文中，我们首先表明，独立信号的阵列输出的协方差矢量（协方差矩阵的列）共享与空间信号分布相对应的相同的稀疏度分布图，并且在中等快照数量时其SNR超过原始阵列输出的SNR。被收集。 因此，通过以高计算效率重构那些矢量，可以将SBL技术用于估计独立的窄带/宽带信号的方向。 经过适当修改后，该方法可扩展到窄带相关信号。 还提供了深入分析，以显示新方法在DOA估计精度方面的下限以及在独立信号的情况下可以分离的最大信号数。 仿真结果最终证明了该方法在DOA估计精度和计算效率上的性能。

Battery_SOC_Estimation：在Matlab中使用卡尔曼滤波器估算电池的充电状态

State estimation for Robotics.pdf