Filtry
wszystkich: 137
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (105)
Wyniki wyszukiwania dla: HAAR FEATURES
-
Inteligentne Systemy Interaktywne
Potencjał BadawczyNaturalne interfejsy, umożliwiające inteligentną interakcję człowiek-maszyna z możliwością oddziaływania na możliwie wszystkie zmysły człowieka równocześnie i bez potrzeby jego wcześniejszego szkolenia w zakresie używania typowych urządzeń zewnętrznych komputera, w tym z wykorzystaniem metod automatycznego rozpoznawania i syntezy mowy, biometrii, proaktywnych (samo-wykonywalnych) dokumentów elektronicznych, rozpoznawania emocji...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (32)
Wyniki wyszukiwania dla: HAAR FEATURES
-
Laboratorium Badań Środowiskowych w Transporcie
Oferta BiznesowaBadania sygnałów akustycznych i drganiowych. Analizy sygnałów wibroakustycznych.
-
Brain and Mind Electrophysiology lab
Oferta BiznesowaNeurofizjologia pamięci i funkcji poznawczych mózgu
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Oferta BiznesowaBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (3296)
Wyniki wyszukiwania dla: HAAR FEATURES
-
Feature Reduction Using Similarity Measure in Object Detector Learning with Haar-like Features
PublikacjaThis paper presents two methods of training complexity reduction by additional selection of features to check in object detector training task by AdaBoost training algorithm. In the first method, the features with weak performance at first weak classifier building process are reduced based on a list of features sorted by minimum weighted error. In the second method the feature similarity measures are used to throw away that features...
-
Pupil detection supported by Haar feature based cascade classifier for two-photon vision examinations
Publikacja -
Pupil detection supported by Haar feature based cascade classifier for two-photon vision examinations
PublikacjaThe aim of this paper is to present a novel method, called Adaptive Edge Detection (AED), of extraction of precise pupil edge coordinates from eye image characterized by reflections of external illuminators and laser beams. The method is used for monitoring of pupil size and position during psychophysical tests of two-photon vision performed by dedicated optical set-up. Two-photon vision is a new phenomenon of perception of short-pulsed...
-
Implementation of Haar wavelet, higher order Haar wavelet, and differential quadrature methods on buckling response of strain gradient nonlocal beam embedded in an elastic medium
PublikacjaThe present investigation is focused on the buckling behavior of strain gradient nonlocal beam embedded in Winkler elastic foundation. The first-order strain gradient model has been combined with the Euler–Bernoulli beam theory to formulate the proposed model using Hamilton’s principle. Three numerically efficient methods, namely Haar wavelet method (HWM), higher order Haar wavelet method (HOHWM), and differential quadrature method...
-
Implicit difference methods for quasilinear differential functional equations on the Haar pyramid
PublikacjaW pracy prezentowana jest klasa metod numerycznych dla quasiliniowych równań różniczkowo funkcyjnych pierwszego rzędu. Metody numeryczne są uwikłane względem zmiennej czasowej. Istnienie rozwiązania przybliżonego wykazane zostało przy użyciu nierówności różnicowych. Dowód stabilności bazuje na technice porównawczej z nieliniowym oszacowaniem typu Perona dla funkcji danych. Przedstawione zostały również przykłady numeryczne.