目标识别技术的原理 目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。与目标分类的不同处目标分类与目标识别的含义稍有不同。目标分类是将被测目标与已知目标的训练样本一一比较，回答同或异（真或假）。而目标识别还要求指出目标特性的具体数值，如形体、表面粗糙度和介电常数等。因此识别比分类包含更多的目标特征信息。
人脸识别程序源代码 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：eemh1．利用OpenCV进行人脸检测 人脸检测程序主要完成3部分功能，即加载分类器、加载待检测图象以及检测并标示。本程序使用OpenCV中提供的“haarcascade_frontalface_alt.xml”文件存储的目标检测分类，用cvLoad函数载入后，进行强制类型转换。OpenCV中提供的用于检测图像中目标的函数是cvHaarDetectObjects，该函数使用指针对某目标物体（如人脸）训练的级联分类器在图象中找到包含目标物体的矩形区域，并7a686964616fe59b9ee7ad9431333433623766将这些区域作为一序列的矩形框返回。分类器在使用后需要被显式释放，所用的函数为cvReleaseHaarClassifierCascade。这些函数原型请参看有关OpenCV手册。2．程序实现 1）新建一个VisualC+MFC项目，取名为“FaceDetection”，选择应用程序类型为“单文档”。将菜单中多余的项去掉，并添加一项“人脸检测”，其ID为“ID_FaceDetected”，并生成该菜单项的消息映射函数。2）在“FaceDetectionView.h”头文件中添加以下灰底色部分程序代码：Array3）在“FaceDetectionView.cpp”文件中添加以下灰底色部分程序代码：Array 需要注意的是，本程序运行时应将分类器文件置于程序目录下，。
有没有行人检测再识别完整源代码？ https：//github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline？ github.com [1]Luo，Hao，et al.\"Bag of tricks and a strong baseline for deep person re-identification。.
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
自动识别技术的分类 按照应用领域和具体特征的分类标准，自动识别技术可以分为如下七种。1．条码识别技术l 一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。比如：。这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。l 二维条码技术是在一维条码无法满足实际应用需求的前提下产生的。比如：。由于受信息容量的限制，一维条码通常对物品的标示，而不是对物品的描述。二维条码能够在横向和纵向两个方向同时表达信息，因此能在很小的面积内表达大量的信息。2．生物识别技术指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。生物特征分为物理特征和行为特点两类。l 物理特征：包括指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕、手的血管纹理和DNA等；l 行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。举例1：声音识别技术声音识别是一种非接触的识别技术，用户可以很自然地接受。这种技术可以用声音指令实现“不用手”的数据采集，其最大特点就是不用手。
目标检测算法有哪些？ 项目主页：http：//www. rossgirshick.info/laten t/ DPM是使用弹簧模型进行目标检测，如下图。即进行了多尺度+多部位检测，底层图像特征抽取。我的AI相关博客：www.neohsu.com 。
最小距离分类器怎么预先构建分类
什么是模糊神经网络的分类器研究，它是否就是目标识别研究 分类和目标识别，还是有一些区别的。分类强调的将一组相似的样本划为一类，各类之间有明显的不同特征。而目标识别可能是针对个体的，每个个体都有自己的特征，可以将每个样本分别识别出来，例如字符识别、车牌识别等，这些就是目标识别的例子。模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。其比较适用于分类和识别，因为其模糊规则可以保证不受噪声干扰。
目标识别的应用 目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域。利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认。现代雷达（包括热雷达和激光雷达）不但是对遥远目标进行探测和定位的工具，而且能够测量与目标形体和表面物理特性有关的参数，进而对目标分类和识别。雷达目标识别技术开始于50年代末期，美国人用单脉冲雷达跟踪并记录了苏联发射的第二颗人造地球卫星的回波，通过对回波信号的分析，确认卫星上装有角反射器。现代防空雷达已具有辨认少数典型飞机机型的能力。反弹道导弹防御雷达(见目标截获和识别雷达)能从洲际导弹的碎块和少量诱饵中识别出真弹头。在空间探测中，对月球和金星表面的地形测绘和电磁物理特性参数测量，以及判定卫星发射后太阳电池翼是否打开等，都能应用目标识别技术。在地球遥感方面，微波遥感仪器可以测定潮汐、海冰厚度和海面风速；可以对农作物分类辨识，并作长势检查和产量估计；还可以勘探矿藏和石油等地球资源。目标识别还可利用再入大气层后的大团过滤技术。当目标群进入大气层时，在大气阻力的作用下，目标群中的真假目标由于轻重和阻力的不同而分开，轻目标、外形不规则的目标开始减速，落在真弹头的后面，从而可以区别目标。目标分类与目标。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：天天2010356技术领域分类及代码01．信息技术：指研制计算机e68a84e8a2ad7a6431333433623765硬件、软件、外部设备、通信网络设备的活动，以及利用计算机硬件、软件及数字传递网对信息进行文字、图形、特征识别、信息采集、信息处理和传递的活动。02．生物技术：包括基因工程、细胞工程、酶工程和发酵工程，指为了生物技术本身的发展，就有关原理、技术、特种工艺、测试、仪器而进行的活动，以及利用生物技术为农、林、牧、渔、医药卫生、化学、食品、轻工等部门提供生物技术新产品而开展的活动。无特定目标或虽有特定目标但不是为促进生物技术发展而开展的有关生命科学的研究不包括在此分类内。03．新材料：指新近发展或正在研制的具有优异性能或特定功能的材料，如新型无机非金属材料、新型有机合成材料、新型金属和合金材料。包括为发展新材料就有关原理、技术、新产品、特种工艺、测试而进行的活动。04．能源技术：包括能源问题一般理论，地区性能源综合开发与利用，石油、天然气、煤炭、可再生能源的开发与利用，新能源（太阳能、生物能、核能、海洋能等）的研制开发与利用，节能新技术、能源转换和储存新技术等活动。05．。
