- 摘 要：近年来，跨摄像头行人识别成为研究的一个热点，利用深度学习可以快速地识别行人，并以此为基础
进一步研究跨摄像头行人重识别。多粒度超图同时利用视频序列中的空间和时间线索，大大提升行人重识别的
识别率，但是多粒度超图算法计算量比较大，识别速度较慢。因此，本文提出了一种改进型多粒度超图算法，
通过与多粒度超图模型试验对比，结果表明，改进型多粒度超图算法在保证识别率不降低的情况下，识别速度
明显提升。关键词：行人序列重识别；多粒度超图；主成分分析0 引言随着深度学习和图像处理技术的不断发展，人脸识
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202210 行人序列重识别 多粒度超图 主成分分析
- 随着经济的发展和人民生活水平的提高，旅游业蓬勃发展。对旅游车辆的监控与管理成为一个不容忽视的问题。近年来，各式各样的旅游车辆监管系统相继出现
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嵌入式系统 人脸识别 Linux 主成分分析
- 准确估计交通状况，定位交通拥堵是方便人们出行的重要一步。利用手机GPS信息，预测交通拥堵具有很广阔的应用前景。本文采用基于主成分分析的多元线性回归的方法构建预测模型，利用GPS定位数据对短时交通流速度进行预测。实验结果表明，基于手机GPS数据所构建的回归模型能够对交通流速度进行有效的预测。
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手机GPS数据 交通流预测 主成分分析 多元回归 201607
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