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使用CNN进行动作识别 在该项目中，对卷积神经网络（CNN）进行了训练，以使用Pytorch对图像和视频进行分类。 数据集 使用过的UCF101数据http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php但仅接受了10个班级（共101个班级）。 每个剪辑有3帧，每帧为64 * 64像素。 片段的标签位于q3_2_data.mat 。 trLb是训练剪辑的标签，而valLb是验证剪辑的标签。 首先对CNN进行训练以对每个图像进行分类。 然后，使用3D卷积训练CNN，将每个剪辑分类为视频而不是图像 Kaggle比赛 CNN对图像的动作识别-排名第10- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3 CNN对视频的动作识别-排名32- http://www.kaggle.com/c/cse512springhw3video

ofdm matlab源代码使用IEEE-802.11n设备的信道状态信息（CSI）进行人类活动，手势和跌倒检测 该存储库用于使用IEEE 802.11n设备的信道状态信息（CSI）收集用于人类活动的数据集。 截至目前，我们正在等待论文发表。 （i）我们的第一篇论文已经使用初步结果发表：WiHACS：利用OFDM子载波的相关性将WiFi用于人类活动分类 （ii）论文概述的详细信息可以在这里找到：使用Wi-Fi通道状态信息（CSI）进行人类活动识别和跌倒检测 我们目前正在等待其他论文发表。 发布后，我们将上传所有数据以及算法的源代码。 （抱歉，延迟-上传延迟是由于某些技术问题造成的）。 我将不时更新此仓库。 所有数据将按时间序列显示在MAT或CSV文件中。 信号处理matlab文件也将被上传。 包括用于机器和深度学习算法的python文件。 有关此仓库或论文/论文的任何问题，请发送电子邮件至 如果您在此代表中使用提供的matlab代码和/或数据集，请考虑引用以下参考资料： @phdthesis {Chowdhury_2018，系列= {电子学位论文（ETD）2008+}，标题= {使用W

Chrome 71更新 由于用户滥用了语音合成API（ADS，虚假系统警告），因此Google决定在未由用户手势（点击，触摸等）触发的情况下删除该API在浏览器中的使用。 这意味着，例如，如果artyom.say("Hello")未包装在用户事件中，则无法调用它。 因此，在每次加载页面时，用户将需要在每个页面上至少单击一次以允许在网站中使用该API，否则将引发以下异常：“ [Deprecation] speechSynthesis.speak（）是未经用户激活的自M71以来，自2018年12月左右起不再允许使用。有关更多详细信息，请参见 ” 有关更多信息，请访问Bug或。 要绕过此错误，用户将需要与网站进行至少一次手动交互，例如单击一次： < button id =" btn " > Allow Voice Synthesis </ button > < script src ="

车牌号识别matlab代码 全国大学生集成电路创新创业大赛 1. 赛题介绍：Arm 片上系统设计挑战赛 参赛要求：本科生组/无限制组 赛题内容： 利用Arm Cortex-M3 DesignStart处理器在可编程逻辑平台上构建片上系统，实现图像采集，图像处理和人机交互功能，观察并优化系统的性能。 使用ArmCortex-M3 DesignStart Eval提供的处理器IP，在你的可编程逻辑平台上构建简单的Cortex-M3片上系统。 系统应至少包含： ArmCortex-M3 DesignStart处理器； 利用片上或板上资源实现的ROM与RAM； 与芯片外部引脚连接的GPIO外设。 使用KeilμVision工具编写并生成软件程序，实现GPIO输出引脚跟随GPIO输入引脚变化。将对应的输入、输出引脚连接至板上开关与LED，确认程序正确运行。 如上图，在FPGA中编写图像传感器的接口和数据缓存，作为Cortex-M3片上系统的一个外设，并编写软件程序，将图像传感器的采集结果显示在开发平台自带的液晶屏上。 在Cortex-M3上编写软件程序，识别摄像头拍摄到的车牌中的5位数字并显示在

CLOF：基于组合局部孤立点的噪声处理算法，任义丽，吴俊杰，现实世界的数据往往不可避免地包含噪声。噪声的存在会导致模型失效,进而导致不可靠的输出,影响企业的经营管理决策。一种噪声处理�

CNN_Faces_Recognition 基于卷积神经网络的人脸在线识别系统，本系统研究基于神经网络模型的人脸检测与识别技术，系统将由以下几个部分构成：制作人脸数据集，CNN神经网络模型训练，人脸检测，人脸识别。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。 关键词：神经网络；图像处理；人脸检测；人脸识别； TensorFlow；模型训练 本系统使用人脸数据集下载： : 详情博客： : 详情见微信公众号：AI大道理

很棒的开放集识别列表 与开放集识别，分发外，开放​​集域适应和开放世界识别相关的精选论文和资源清单 注意： 此列表并不详尽。 为了公平起见，表使用字母顺序。 内容 异常检测 开放集域适应 开放世界认可 执照 贡献 讲解 教程与调查 迈向开放集识别，Scheirer WJ，de Rezende Rocha A，Sapkota A等。 （ PAMI，2013年）。 迈向开放世界认可，Bental A，Boult T.（ CVPR，2015年）。 终身机器学习，陈志远和刘冰。 （ 2018 ）。 开放集识别的最新进展：一项调查，耿C，黄胜，陈胜。（ arXiv，2018 ）。 公开集识别的最新进展：调查v2 ，耿传兴，黄胜军，陈松灿。 （ arXiv，2019 ）。 文件 开放集识别 基于传统机器学习方法 2019年 用于开放集识别的专用支持向量机，Pedro Ribe

Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的tensorflow2实现。 包括的网络： MobileNet_V1 MobileNet_V2 SE_ResNet_50，SE_ResNet_101，SE_ResNet_152，SE_ResNeXt_50，SE_ResNeXt_101 挤压网 ShuffleNetV2 RegNet 其他网络 对于AlexNet和VGG，请参见： : 对于InceptionV3，请参见： : 对于ResNet，请参阅： : 培养 要求： Python> = 3.6 Tensorflow> = 2.4.0 tensorfl

卡尔迪戈普 该项目使用Kaldi计算基于GMM的GOP（发音优度）。 有关基于DNN的实现的说明 此实现是基于GMM的。 对于基于DNN的实现，请检查Kaldi的官方存储库： GOP-DNN的性能应该比GOP-GMM好得多。 如何建造 ./build.sh 运行示例 cd egs/gop-compute ./run.sh 理论 在传统的基于GMM-HMM的系统中，GOP最早是在（Witt等，2000）中提出的。 它被定义为后验的持续时间标准化对数： $$ GOP（p）= \ frac {1} {t_e-t_s + 1} \ log p（p | \ mathbf o）$$ 其中$ \ mathbf o $是输入观测值，$ p $是规范电话，$ t_s，t_e $是开始和结束帧索引。 假设对于任何$ q_i，q_j $，$ p（q_i）\ p（q_j）$，我们有： $$ \ lo