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使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
背景减法的有效的基于子蛋白像素的方法
摘要 - 如何在背景估计中实现竞争精度和更少的计算时间仍然是一项棘手的任务。在本文中，基于子苏皮纸模型提出了一种有效的视频序列背景减法方法。在我们的算法中，使用简单的线性迭代聚类方法构造了第一个帧的超级像素。将框架从颜色格式转换为灰色级别后，将初始超像素分为k较小的单元，即子串联像素，通过k均值聚类算法。然后，通过将每个亚固体像素表示为多维特征向量来初始化背景模型。对于随后的帧，子安排像素表示和加权度量检测到移动对象。为了处理幽灵伪像，根据每个集群中心表示的像素数量，设计了一个背景模型更新策略。由于每个超像素是通过子蛋白像素表示形式固定的，因此所提出的方法更有效，并实现了背景扣除的竞争性。实验结果证明了该方法的有效性。
压水反应堆设施在场外电源瞬变期间的应急电源系统的可靠性分析
2. 如果胶片上的图像被圆形黑色标记遮盖，则表明由于曝光过程中的移动导致复印件模糊、复印重复或有不应拍摄的版权材料。对于模糊的页面，可以在相邻的帧中找到该页面的清晰图像。如果删除了受版权保护的材料，则会出现一个目标注释，列出相邻框架中的页面。
稳定扩散模型的原理与创新实践
传统动画制作流程相对繁琐，需要多名创作者共同协作，精心完成每一帧动作的渲染。而AI动画则影响了人类的艺术创作方式，通过人工智能（AI）驱动的动画解决方案，可以简化动画制作流程、降低成本，为不同需求的中小型创作者和项目提供更大的创作灵活性。AI动画是AI图像生成的延伸，从技术角度看，动画是多个“画面”即帧的序列，序列中各帧之间有图形、逻辑等层次的关联，因此从严格的技术角度看，生成动画比AI生成图纸更难。Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展的一个里程碑，相当于为大众提供了一个可用的高性能模型，生成的图像质量更高、运算速度更快、资源和内存要求更低。Diffusion模型所展现的最新图像生成能力远远超出了人们的预期，可以直接从文字描述中生成具有惊艳视觉效果的图像。模型的运作原理是什么？为了控制模型生成的图像类型，如何将文字融入其中进行描述？AI如何通过“文字+”生成各种艺术风格的动画？
Shannon-limit接近量子密钥分布的信息对帐
抽象信息对帐（IR）纠正了筛分键中的错误，并确保量子密钥分布（QKD）系统的控制性。基于极地代码的IR计划可以实现高对帐效率；但是，偶然的高帧错误率降低了QKD系统的安全关键率。在本文中，我们提出了一个接近（SLA）IR方案的香农限制，该方案主要包含两个阶段：正向对帐阶段和确认对帐阶段。在正向对帐阶段，筛分的键被分为子块，并通过改进的块检查的连续取消列表解码器进行了进行。后期，只有故障校正子块执行额外的确认对帐阶段，从而降低了SLA IR方案的帧错误率。实验结果表明，SLA IR方案的总体故障概率降低到10 - 8，效率提高到1.091，IR块长度为128MB。此外，当量子位错误率为0时，提出的SLA IR方案的效率为1.055，达到了香农限制。02和1 GB的输入量表，比最先进的基于极地代码的IR方案大百倍。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
计算机科学如何帮助汽车技术......
SOF：帧起始为“0”，让所有 ECU 知道消息正在开始 CAN-ID：消息优先级和地址（如燃油喷射器），长度可以是 11 位或 29 位。 RTR：远程传输请求允许“请求”来自另一个 ECU 的消息。 控制：0 到 8 个字节的数据 数据：实际值 CRC：循环冗余校验数据完整性 ACK：指示 CRC 是否正常 EOF：消息结束
重新思考具有改进内存覆盖范围的时空网络以实现高效的视频对象分割
本文介绍了一种在视频对象分割背景下对时空对应关系进行建模的简单而有效的方法。与大多数现有方法不同，我们直接在帧之间建立对应关系，而无需为每个对象重新编码掩码特征，从而形成一个高效而强大的框架。利用对应关系，可以通过以联想方式聚合过去的特征来推断当前查询帧中的每个节点。我们将聚合过程视为投票问题，发现现有的内积亲和力导致内存使用率低下，一小部分（固定）内存节点占据投票主导地位，无论查询如何。鉴于这种现象，我们建议使用负平方欧几里得距离来计算亲和力。我们验证了每个内存节点现在都有机会做出贡献，并通过实验表明这种多样化投票有利于提高内存效率和推理准确性。对应网络和多样化投票的协同作用非常出色，在 DAVIS 和 YouTubeVOS 数据集上都取得了新的最先进的结果，同时对于多个对象以 20+ FPS 的速度显着提高运行速度，并且没有任何花哨的功能。
使用Pyton和OpenCV
摘要。DIV>运动检测是计算机视觉中分析视频活动的重要过程。本研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库在视频文件中检测运动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记体验运动的区域。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了一种易于实现的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。DIV>关键字：运动检测，视频，Python，OpenCV，摘要视频分析。运动检测是计算机对视频活动进行分析活动的愿景的重要过程。这项研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库来检测视频文件中的移动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记正在体验动作的区域来起作用。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了易于实施的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。关键字：动作，视频，python，openCV，视频分析
