本文提出了一种基于自适应模型的算法，用于视觉和语言理解，以有原则的方式搜索感兴趣的人(POI)，而不需要重新设计另一个复杂的模型，从而获得有希望的结果。
兴趣点图谱建设 2.1 兴趣点挖掘 所谓的兴趣点，就是‘概念’、‘话题’、‘事件’的总称。作者在挖掘出兴趣点后，再基于句式规则、实体抽象等方法将兴趣点分类成‘概念’、‘话题’、‘事件’。...pattern集合 2、从Query集合中匹配Query 3、从匹配到的Query并提出候选兴趣点 4、用得到的候选兴趣点匹配出候选Query 5、基于候选Query泛化出候选Pattern...6、基于Pattern对应的兴趣点数量占比计算候选Pattern的得分，并过来分数低的Pattern，得到新增的Pattern 7.将新增的Pattern融合到pattern集合中，重复以上步骤...3.1.1 召回 ”词语级显示语义召回“的结果还会经过相似度计算过滤一波，以减少候选集： 3.1.2 匹配 由于是离线计算，所以语义匹配使用了MatchPyramid 交叉匹配的架构，还是加上了BOW...相似度，最后两者线性融合： 3.2 效果 Figure 7 可以看出，基于兴趣点中‘话题’、‘事件’召回的点击率效果比较好，但是基于‘概念’召回的点击率效果会比实体都差。
什么是直方图匹配？ 假设我们有两个图像，每个图像都有其特定的直方图。因此，我们想在进一步解决此问题之前，是否可以根据另一幅图像的对比度来修改一幅图像？答案是肯定的。实际上，这就是直方图匹配的定义。...当我们要统一一组图像的对比度时，直方图匹配非常有用。实际上，直方图均衡也可以视为直方图匹配，因为我们将输入图像的直方图修改为与正态分布相似。...为了匹配图像A和B的直方图，我们需要首先均衡两个图像的直方图。然后，我们需要使用均衡后的直方图将A的每个像素映射到B。然后，我们基于B修改A的每个像素。 让我们使用图6中的以下示例来阐明以上段落。...图6：直方图匹配 在图6中，我们将图像A作为输入图像，将图像B作为目标图像。我们要基于B的分布来修改A的直方图。第一步，我们计算A和B的直方图和均等直方图。...图7：直方图匹配示例。我们修改了左图像的直方图以匹配中心图像的直方图。 图7示出了直方图匹配的示例。如大家所见，尽管最左边的图像是明亮的图像，但就对比度级别而言，可以将中心图像视为更好的图像。
我们可以将人员跟踪视为目标检测的一种形式——目标是人！在开始之前，先概述一下基本概念及原理。...1 基础知识 人员跟踪的工作原理： 1.在视频的第一帧中检测到每个人周围的边界框，图像的每个边界框区域生成一个128维向量。该步骤可视为将边界框区域编码为一个128个维的向量。...2.为图像中的所有人员生成这种向量以及边界框坐标。存储这些向量，并对视频的下一帧执行上述向量生成步骤。 3.比较所有向量，在“下一帧”中找到相似的向量，并相应地标记边界框。...2.5总结理论 总之，我们为检测到的每个边界框使用网络产生向量，然后把这些向量与下一帧产生的向量进行匹配，并根据高度相似性进行过滤，以跨多个帧跟踪同一个人。...存储库的原始代码是： https://github.com/ifzhang/FairMOT 我对其进行了一些更改，使其适合我们当前的视频人员跟踪的任务。
基于在线招聘平台 Boss 直聘数据集的实验结果表明，本文提出的模型效果超过 state-of-the-art 的人岗匹配推荐方法，各评价指标均有显著提升。...因此，学习并构建完善的人岗自动匹配推荐系统显得十分重要，这既有助于招聘人员找到合适的候选人，也有助于求职者能够找到合适的岗位。...，此外我们还引入了基于深度匹配模型的方法 PJFNN[1] 和 AAPJF[2] 进行实验比较。...HRNNM：基于层级 GRU 编码的文档匹配模型 7. PJFNN：[1] 中提出的基于卷积神经网络的匹配模型 8....AAPJF：[2] 中提出的基于层级注意力机制的匹配模型 实验结果显示本文提出的模型在各个指标上均优于 state-of-the-art 的模型，并且指标的提升通过了显著性检验。
一：局部特征描述子介绍 2014年VGG发表了一篇基于凸优化的局部特征描述子学习(DLCO)的论文，OpenCV3.2以后在扩展模块中对该论文的完成了代码实现并发布了API支持，提供了基于DLCO的描述子生成支持...、基于生成的描述子，可以实现图像特征匹配的对象识别。...基于DLCO在OpenCV中代码实现对象检测与匹配大致分为如下几步： 1.加载图像 Mat box = imread("D:/vcprojects/images/box.png"); Mat scene...= dist; } printf("-- Max dist : %f \n", max_dist); printf("-- Min dist : %f \n", min_dist); // 寻找最佳匹配...特征匹配结果 ?
本文由芒果TV音视频技术专家谭嵩在LiveVideoStackCon2020线上峰会的演讲内容整理而成，结合芒果TV的工程化研发实践经验，对基于主观感兴趣区域的视频编码技术进行了详细解析。...使用眼动仪获取ROI大数据要注意这样几点问题：首先使用眼动仪收集数据的成本比较高，且更为重要的是人力的投入，因为需要有一定基数的参与量，数据才具有客观意义；其次是数据的可靠性，一个经验并不丰富的测试人员...基于感兴趣区域的视频编码是利用人眼主观存在感兴趣区域和非感兴趣区域的特点，我们对主观感兴趣区域和非感兴趣区域的码率分配做一定的修正，将更多的码率分配到主观感兴趣区域，从而在主观上提升视频质量。...中心区域ROI是基于经验的判断，在正常视频的拍摄手法上通常会将最重要的内容放在画面最中间。人脸ROI其实也是基于这样的经验判断，一般来讲人物往往是视频内容中的主角。...基于深度学习的ROI区域识别是当前更有效的手段。 3.4 深度学习的ROI的识别技术 ? 基于深度学习的ROI的识别在技术上分为两类，一个是基于感兴趣区域的热度图检测，另外一个是显著对象分割。
本文由芒果TV音视频技术专家谭嵩在LiveVideoStackCon2020线上峰会的演讲内容整理而成，结合芒果TV的工程化研发实践经验，对基于主观感兴趣区域的视频编码技术进行了详细解析。...使用眼动仪获取ROI大数据要注意这样几点问题：首先使用眼动仪收集数据的成本比较高，且更为重要的是人力的投入，因为需要有一定基数的参与量，数据才具有客观意义；其次是数据的可靠性，一个经验并不丰富的测试人员...主观感兴趣视频编码的工程应用 3.1 设计背景 基于感兴趣区域的视频编码是利用人眼主观存在感兴趣区域和非感兴趣区域的特点，我们对主观感兴趣区域和非感兴趣区域的码率分配做一定的修正，将更多的码率分配到主观感兴趣区域...中心区域ROI是基于经验的判断，在正常视频的拍摄手法上通常会将最重要的内容放在画面最中间。人脸ROI其实也是基于这样的经验判断，一般来讲人物往往是视频内容中的主角。...基于深度学习的ROI区域识别是当前更有效的手段。 3.4 深度学习的ROI的识别技术 基于深度学习的ROI的识别在技术上分为两类，一个是基于感兴趣区域的热度图检测，另外一个是显著对象分割。
本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。...基于相似度矩阵K与指派矩阵X，图匹配问题可以被公式化为如下数学形式： ? 其中，vec(X)代表将矩阵X转换为一个列向量。一个列向量的转置乘矩阵乘列向量，结果是一个数值。...本文介绍的基于随机游走的图匹配算法就将随机游走算法扩展到了图匹配问题中，用于计算图匹配问题中匹配关系的权重。 伴随图 在开始介绍具体算法之前，我们还需要最后一点预备知识。...RRWM[2] 在该论文中，作者分析并提出了在伴随图上基于随机游走的图匹配算法RRWM：Reweighted Random Walk for Graph Matching。...总结 本文主要介绍了计算机视觉图匹配算法中的一类经典算法：基于随机游走的图匹配算法RRWM，以及它在超图匹配中的扩展RRWHM。
基于YOLO分析人员工服识别算法依据大规模不同外观数据识别训练，新设计的基础模型（特征提取器），称作darknet-19，包括19个卷积层5个maxpooling层，darknet的设计与VGG16的设计原理一致
1、主题 基于栈和队列实现括号匹配算法。 2、学习视频和资料 视频 http://study.163.com/course/courseLearn.htm?...lessonId=702024&courseId=555010 3、实现 数组或列表实现栈和队列 4、应用 栈 编程中的括号匹配、四则运算 队列 交互式程序中生产消费队列 5、知识体系 栈的基本操作...定义栈的元素 建立栈的信息：栈底、大小、栈顶标记 初始化栈的操作 销毁栈的操作 入栈操作（包括溢出判断，开辟新空间） 获取栈顶指针操作（出栈） 获取栈顶信息操作（出栈） 栈为空判断 用栈来检测表达式中的括号是否匹配
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。
作者介绍： 李玉博士，花名谈志，优酷数据智能部总监，负责优酷的个性化推荐、搜索、泛内容AI平台、视频AI理解等。加入阿里前曾在美国Uber负责个性化智能定价、补...
在实际应用场景中为了获取感兴趣区域的精细视差图，针对于以往基于图像分割的立体匹配算法复杂、计算量大，没有充分利用分割结果的信息等缺点，本文提出了一种基于图像分割的立体匹配方法。...该方法在图像分割时采用可交互的图割方法获得感兴趣目标，只针对感兴趣目标进行立体匹配，因此运算量大大减少，同时保留了原有图割算法具有的全局最优特性。...4.基于图割算法的图像分割 本文以图割算法为基本框架，采用基于图像分割的办法来实现对于感兴趣物体的立体匹配。由于彩色图像分割算法会影响到后期立体匹配的结果，所以选取合适的分割算法非常重要。...为了减少立体匹配的运算量，本文根据图像分割的结果得到感兴趣物体与分割模版，由分割模版构建网络图，使用图割算法进行立体匹配，有效利用了分割信息。...综上所述本文算法可以概括为两大步骤：1感兴趣目标的提取，2利用网络图进行立体匹配。算法流程图如图2所示： ?
特征匹配 MatchNet【3】 MatchNet由一个深度卷积网络组成，该网络从补丁中提取特征，并由三个全连接层组成网络计算所提取特征之间的相似性。...如图是UCN和传统方法的比较：各种类型的视觉对应问题需要不同的方法，例如用于稀疏结构的SIFT或SURF，用于密集匹配的DAISY或DSP，用于语义匹配的SIFT flow或FlowWeb。...DGC-Net【5】 DGC-Net（Dense Geometric Correspondence Network）【5】是一种基于CNN实现从粗到细致密像素对应图（pixel correspondence...不同于光流法，直接计算全局相关性并在相关层前后做L2标准化以强烈减少模糊匹配（见图所示）。...具体来说，通过添加匹配（matchability）分支来修改DGC-Net结构。
如图是UCN和传统方法的比较：各种类型的视觉对应问题需要不同的方法，例如用于稀疏结构的SIFT或SURF，用于密集匹配的DAISY或DSP，用于语义匹配的SIFT flow或FlowWeb。...DGC-Net【5】 DGC-Net（Dense Geometric Correspondence Network）【5】是一种基于CNN实现从粗到细致密像素对应图（pixel correspondence...不同于光流法，直接计算全局相关性并在相关层前后做L2标准化以强烈减少模糊匹配（见图所示）。...其中||.||1是估计的对应图和GT对应图之间的L1距离，M(l)gt 是GT二值掩码（匹配掩码），表示源图像的每个像素在目标是否具有对应关系。...具体来说，通过添加匹配（matchability）分支来修改DGC-Net结构。
此种基于图像分割的立体匹配方法的理论基础认为，分割区域块内的视差变化是平滑的。因此与其他基于图像分割的立体匹配算法相比，此类算法[9]可有效地处理大块低纹理区域，匹配精度高，更有利于估计视差图的边界。...该方法对双目相机采集的图像通过运动目标检测分离出运动人员所在区域，利用视差的连续性只对强纹理点进行绝对误差累积(SAD)匹配，其余点只进行视差验证，因此能够得到稠密的视差图，再由三角投影关系计算出深度图...由于双目立体成像得到的深度图中人员与场景的深度分布不同，采用深度分层的方法将存在人头信息的深度层提取出来，并通过几何形态来确定人的头部，该算法可以很好地适应复杂场景下的人头检测，并且由于采用了基于局部优化的匹配算法结合插值计算等手段所以其在精度...3.根据对立体匹配应用场景的分析，本文提出一种基于交互式图像分割的立体匹配方法。...第三章：基于交互式图像分割的立体匹配方法，提出了一种基于图割算法的立体匹配方法，其流程充分利用了网络图资源，有效降低了内存占用提高了算法运行时间。
基于YOLO算法看守所人员行为分析依据现场已有的监控摄像头，如非法闯入、倒地事件、明火烟雾、摄像头视频画面异常、睡岗检测、离床检测、聚众、离岗检测、攀高检测等。...看守所人员行为分析监测于深度学习的目标检测大致可以分为一阶段(One Stage)模型和二阶段(Two Stage)模型。图片运动目标检测可为后续的识别、分类、行为分析提供便利。
基于MATLAB的室内人员疏散模拟代码，使用元胞自动机（Cellular Automata, CA）实现：1....初始化参数% 定义网格尺寸gridSizeX = 50;gridSizeY = 50;% 定义人员数量和初始位置numPeople = 100;peoplePositions = randi([1,...gridSizeX], numPeople, 2);% 定义出口位置exitPosition = [25, gridSizeY]; % 假设出口在底部中央% 初始化网格，0表示空，1表示人员，-1表示出口...grid = zeros(gridSizeX, gridSizeY);grid(exitPosition(1), exitPosition(2)) = -1;% 初始化人员状态for i = 1:numPeople...newGrid = grid; % 遍历每个元胞 for i = 1:gridSizeX for j = 1:gridSizeY % 如果当前元胞是人员
第一章：图像模板匹配演示 ① 效果展示1 这是我要进行匹配的图片： 匹配后的效果： ② 效果展示2 这是我要进行匹配的图片： 匹配后的效果： ③ 实现源码 实现源码如下...① CV_TM_SQDIFF【平方差匹配】 平方差匹配：CV_TM_SQDIFF 说明： 利用平方差进行匹配。 特点：系数越小匹配程度越好，最小值 0。...公式如下： ③ CV_TM_CCORR【相关匹配】 相关匹配：CV_TM_CCORR 利用模板和图像间的乘法操作。 特点： 系数越高匹配效果越好，最小值 0。...公式如下： ④ CV_TM_CCORR_NORMED【标准相关匹配】 标准相关匹配：CV_TM_CCORR_NORMED 特点同③。...公式如下： 其中： ⑤ CV_TM_CCOEFF【相关系数匹配】 相关系数匹配 CV_TM_CCOEFF 利用模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配。
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