对时序对象进行分析,使用KMP算法可以分析速率不变的模式,参考时序分析:欧式空间轨迹模式识别.使用基于模板匹配的方法,对于速率发生变化的模式,需要用新的对速率要求松散的方法,DTW方法为一种广泛使用的方法. 此外,基于模板的方法也有MEI方法(Measured Equation of invariance).MHI方法(OpenCV使用了-Forward-Backward MHI (before and after the historical figure to the movement)即前

0 - ABSTRACT 许多计算机任务在缺少上下文信息的情况下的处理会更加困难.例如,在多相机跟踪任务下,行人可能在不同照相机下面因为有这不同的姿势和灯光条件而看起来很不一样.类似地,在低分辨率高角度监控视频中,头部方向评估也是一个挑战.如果没有上下文信息,人们在处理此类任务时会有很大麻烦.在我们的工作中,我们将上下文信息.社会群体信息和两个重要的计算机视觉任务:多目标跟踪和监控视频的头部姿态和方向评估进行结合.这三部分都采用一个概率公式进行建模并且我们提出了有效的解决方案.在多相机跟踪和头部

1.  from here. diagonalReturn specified diagonals. diagflatCreate a 2-D array with the flattened input as a diagonal. traceSum along diagonals. triuUpper triangle of an array. trilLower triangle of an array. 2. DTW distance. dtaidistance from dtaidis

时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping).总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) .锁步度量是时间序列进行 "一对一"的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 "一对多"的比较. 欧氏距离属于锁步度量. 在时间序列中,我们通常需要比较两端音频的差异.而两段音频的长度大部

CSharpGL(32)矩阵与四元数与角度旋转轴的相互转换 三维世界里的旋转(rotate),可以用一个3x3的矩阵描述:可以用(旋转角度float+旋转轴vec3)描述.数学家欧拉证明了这两种形式可以相互转化,且多次地旋转可以归结为一次旋转.这实际上就是著名的轨迹球(arcball)方式操纵模型的理论基础. 本文中都设定float angleDegree为旋转角度,vec3 axis为旋转轴. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 四元数 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说:

[OpenGL(SharpGL)]支持任意相机可平移缩放的轨迹球 (本文PDF版在这里.) 在3D程序中,轨迹球(ArcBall)可以让你只用鼠标来控制模型(旋转),便于观察.在这里(http://www.yakergong.net/nehe/ )有nehe的轨迹球教程. 本文提供一个本人编写的轨迹球类(ArcBall.cs),它可以直接应用到任何camera下,还可以同时实现缩放和平移.工程源代码在文末. 2016-07-08 再次更新了轨迹球代码,重命名为ArcBallManipulater

                          dtw路径与线性变换路径对比 转自:http://baike.baidu.com/link?url=z4gFUEplOyqpgboea6My0mZPBh3_sZZpk6EfpzwuZ16uMlyPl7utZQi-XNkotLzLrGih9zUFNG4_tygNg8khiK 在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹

概述 创建&初始化 存取器 矩阵运算 变换函数 实例:模型视图矩阵 实例:投影矩阵 概述 OpenGL固定功能管线提供4个不同类型的矩阵(GL_MODELVIEW.GL_PROJECTION.GL_TEXTURE与GL_COLOR),并且为这些矩阵提供变换函数:glLoadIdentity().glTranslatef().glRotatef().glScalef().glMultiMatrixf().glFrustum()与glOrtho(). 这些内置矩阵与函数对于开发简单的OpenGL程序

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第四十八课:轨迹球 轨迹球实现的鼠标旋转 使用鼠标旋转物体,很简单也有很多实现方法,这里我们教会你模拟轨迹球来实现它.   轨迹球控制 By Terence J. Grant (tjgrant@tatewake.com) 如果只用鼠

动态时间规整DTW   在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离,但是对于一些特殊情况,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话,总的距离和应该是128,应该说这个距离是非常大的,而实际上这个序列的图像是十分相似的,这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法,然后提出了

Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中. 一.概述 在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

关于cuBLAS库中矩阵乘法相关的函数及其输入输出进行详细讨论. ▶ 涨姿势: ● cuBLAS中能用于运算矩阵乘法的函数有4个,分别是 cublasSgemm(单精度实数).cublasDgemm(双精度实数).cublasCgemm(单精度复数).cublasZgemm(双精度复数),它们的定义(在 cublas_v2.h 和 cublas_api.h 中)如下. #define cublasSgemm cublasSgemm_v2 CUBLASAPI cublasStatus_t CUBL

DTW(动态时间调整) 动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度,由于每次发言,每个字母发音的长短不同,会导致两条语音不会完全的吻合,动态时间调整算法,会对语音进行拉伸或者压缩,使得它们竟可能的对齐. 如上图红圈标注的位置,可以发现下面那条线中有许多的点与之对应,如果换成一个个离散的点表示的话,实际上是对上一条曲线该点进行了拉伸处理,使得它们最大化对齐. 最近在研究时间序列的问题,时间序列类似这个.假如我想计算两条天气的时间序列是否相似,由于时间序列有的时候会出现延迟的现象,导致两条时间

Problem Description 作为CNCS的半壁江山,狗哥常常在宇宙中心邵阳眺望黄浦江,夜晚的星空总是迷人,有时候还能见到彗星滑落. 狗哥是幸运的,他在两秒钟内看到了十七颗彗星划过天际,作为打ACM的学者,自然不会有「稳定-1」情况.他开始研究彗星运动的轨迹,发现他们都遵照斐波那契螺旋线在运动着. 尤里卡!狗哥觉得这就是找寻「生命,宇宙和一切的终极答案」的精要所在,但是怎么表示呢?狗哥觉得求取斐波那契螺旋线经过的一个个方格的面积之和就是公式的表现. 例如下图,螺旋线每划过一个方格,都转

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理

<写在前面> 关于台风轨迹图,这次由于作业需要就画了一幅轨迹图,参考原图选自论文: LIU Zenghong, XU Jianping, SUN Chaohui, WU Xiaofen. An upper ocean response to Typhoon Bolaven analyzed with Argo profiling floats [J]. Acta Oceanol. Sin., 2014, 33(11), 90–101 大家有兴趣可以自行查找论文进行阅读,本文所绘制台风轨迹图选取

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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 4 08:53:08 2018 @author: zhen """ from dtw import fastdtw import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import threading import time from datetime import