Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "principle component analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    PCA based modification of SIFT-like methods for object class recognition
    Autorzy:
    Owczarek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/115449.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
    Tematy:
    object recognition
    principle component analysis
    SIFT
    Opis:
    This paper discusses a novel PCA based modification of standard SIFT and PCA-SIFT algorithms for the purpose of object class recognition. New descriptors intended to be simultaneously distinctive enough to describe the difference between features belonging to separate categories and general enough to capture the variations among features from the same class are proposed. The experimental results, gained for a test database, showing the reliability of introduced approach are presented.
    Źródło:
    Challenges of Modern Technology; 2011, 2, 1; 23-26
    2082-2863
    2353-4419
    Pojawia się w:
    Challenges of Modern Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    REAL ESTATE PRICES – URBAN SECURITY RELATIONSHIPS: SPATIAL ANALYSES AND DEPENDENCIES
    RELACJA CENY NIERUCHOMOŚCI A BEZPIECZEŃSTWA MIEJSKIEGO: ANALIZY PRZESTRZENNE I BADANIA ZALEŻNOŚCI
    Autorzy:
    Penchev, Georgi Georgiev
    Zabunov, Georgi Shinkov
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654257.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Rynek nieruchomości
    rzeczywiste ceny nieruchomości
    miejskie bezpieczeństwo
    analizy przestrzenne
    metody analizy składnika nadrzędnego
    geograficznie ważona regresja (GWR).
    Real estate markets
    real estate prices
    urban security
    spatial analysis
    principle component analysis
    geographically weighted regression (GWR).
    Opis:
    Celem niniejszego artykułu jest ocena możliwości utworzenia bazy danych analitycznych do badania cen nieruchomości. W dużej mierze, artykuł przedstawia niektóre z ustaleń wspólnego projektu, prowadzonego wspólnie z wiodącymi bułgarskimi agencjami nieruchomości. Za pomocą odpowiedniego podejścia analitycznego i ujednolicenia informacji możliwe jest osiągnięcie znacznych korzyści dla bułgarskiego dynamicznego rynku. Ze względu na brak narzędzi i doświadczenia, zaistniała konieczność wyboru właściwej metody i zastosowania jej do największej bazy danych utworzonej z informacji pochodzących z innych rynków. Badanie koncentruje się na wpływie bezpieczeństwa miejskiego na ceny nieruchomości. Z jednej strony, jest to podstawowym wyznacznikiem wyboru klientów, a z drugiej strony, informacje o ocenie bezpieczeństwa mogą być wykorzystane w planowaniu przestrzennym i zarządzaniu. W rezultacie powstał zbiór danych georeferencyjnych zawierający informacje o cechach ponad 191 000 nieruchomości w Denver, Kolorado. Zastosowanie wybranej metody – Ważonej Geograficznie Regresji Hedonicznych – na zbiorze danych wykazało na szereg kwestii związanych z ograniczeniem sprzętowym i oprogramowania, sposobu agregacji danych i obecności współliniowość pomiędzy indeksami. Zastosowanie zasad analiz geograficznego ważenia, jako sposób rozwiązania problemu współliniowości wykazały również zalety, takie jak określenie wpływu różnych wskaźników w mniejszych obszarach miejskich. Pomimo użycia danych z innych rynków, badania umożliwiły wyciągnięcie istotnych wniosków dotyczących definicji, gromadzenia i opracowania danych niezbędnych do stworzenia odpowiedniej bazy danych do analizy bułgarskiego rynku nieruchomości.
    The purpose of this article is to assess the possibilities for creating an analytical database to study real estate prices. To a large extent, the article presents some of the findings of a joint project with leading Bulgarian real estate agencies. Using a suitable analytical approach and standardising the information would bring substantial benefits to the dynamic Bulgarian market. Due to the lack of tools and experience, it was necessary to select an appropriate method and to apply it to the largest possible database created with the help of information from other markets. The study focused on the impact of urban security on real estate prices. On the one hand, this is a basic determinant for customers’ choice, and on the other hand, information about security rating could be used in urban planning and management. As a result, a georeferenced dataset was created with information about the characteristics of over 191 000 properties in Denver, Colorado. The application of the selected method – the Geographically Weighted Hedonic Regression – for this dataset showed a number of issues related to hardware and software restrictions of the application, the manner of data aggregation and the presence of co-linearity between indices. The application of the Geographically Weighted Principal Analysis as a means of solving the problem of co-linearity has shown other advantages such as defining the impact of various indices in smaller urban regions. Despite using data from other markets, this research has made some important conclusions regarding the definition, collection and study of data necessary for the creation of a suitable database to analyse the Bulgarian real estate market.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 6, 309
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Geochemistry of surface sediments from the northwestern Gulf of Mexico : implications for provenance and heavy metal contamination
    Autorzy:
    Armstrong-Altrin, John S.
    Botello, Alfonso V.
    Villanueva, Susana F.
    Soto, Luis A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2058576.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    Tamaulipas
    deep-sea sediments
    enrichment factor
    contamination
    principle component analysis
    Opis:
    Thirty-five near-surface sediment samples were recovered from the continental shelf and upper slope regions of the north-western (NW) Gulf of Mexico. The geochemical data of the sediments recovered were examined to investigate the weathering intensity, provenance, palaeo-oxygenation condition, and level of heavy metal contamination. The sediments analysed showed a moderate to high intensity of chemical weathering. Major and trace element concentrations indicated a terrigenous origin, closely related to the weathering of rocks rich in aluminosilicates. The results of this study further revealed that major rivers, the Bravo and Soto La Marina, played an important role in delivering sediments to the study area. The concentration of transition trace elements such as Cr, Cu, Ni, and V revealed that the sediments were derived from intermediate rocks such as andesite. The V/Cr, Ni/Co, and Cu/Zn ratios in the sediments were <2, <5, and <1, respectively, suggesting a depositional process occurred under well-oxygenated conditions. Principle Component Analysis (PCA) did not show a significant difference in sediment texture between the continental shelf and slope areas. The enrichment factor (EF) and Geo-accumulation index (lgeo) values were <2 and <1, respectively, suggesting the absence of an anthropogenic input.
    Źródło:
    Geological Quarterly; 2019, 63, 3; 522--538
    1641-7291
    Pojawia się w:
    Geological Quarterly
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A novel feature biometric fusion approach for iris, speech and signature
    Nowatorskie połączenie cech biometrycznych dla tęczówki, mowy i podpisu
    Autorzy:
    Garg, Mamta
    Arora, Ajat Shatru
    Gupta, Savita
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520274.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    biometric fusion
    scale invariant feature transform
    2-dimensional principle component analysis
    mel-frequency cepstral coefficient
    genetic algorithms
    artificial neural networks
    Opis:
    With an ever-increasing emphasis on security and the new dimensions in security challenges facing the world today, the need for automated personal identification/verification system based on multimodal biometrics has increased. This paper addresses the issue of multiple biometric fusion to enhance the security of recognition. The paper utilizes iris, speech,and signature for the novel fusion. A segregated classification mechanism for each biometric is also presented. The fusion is done on the base of features extracted at the time of individual classification of biometrics. Different feature extraction algorithms are applied for different biometrics. The paper has utilized 2-Dimensional Principle Component Analysis (2DPCA) for Iris, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) for signature and Mel-frequency cepstral coefficients for speech biometric. This paper utilizes Genetic Algorithm for the optimization of the evaluated features. The classification is done using Artificial Neural Network (ANN).
    W związku z ciągłym wzrostem wymagań dotyczących bezpieczeństwa i nowymi wyzwaniami stojącymi dzisiaj w tym zakresie przed światem istnieje potrzeba tworzenia ststremów wykorzystujących biometrię multimodalną do automatycznej identyfikacji/weryfikacji osób. Artykuł opisuje problem zastosowania multimodalnej fuzji biometrycznej do poprawy bezpieczeństwa rozpoznawania osób. Do nowej fuzji wykorzystano tęczówkę, mowę i podpis. Zaprezentowano oddzielny mechanism dla każdego czynnika biometrycznego. Fuzję przeprowadzono wykorzystując cechy wybrane w danej chwili czasu indywidualnie dla każdego czynnika. Dla różnych czynników zastosowano różny algorytm wyboru cech biometrycznych. Zastosowano 2- wymiarową analizę podstawowych składników (ang. 2-Dimensional Principle Component Analysis - 2DPCA) dla tęczówki, skaloniezmiennicze przekształcenie cech (ang. Scale Invariant Feature Transform - SIFT) dla podpisu oraz parametry melcepstralne (ang. Mel-Frequency Cepstral Coefficients) dla mowy. W artykule wykorzystano metodę Algorytmów Genetycznych do optymalizacji oceny poszczególnych cech. Klasyfikację przeprowadzono wykorzystując sztuczne sieci neuronowe.
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2020, 20, 2; 63-71
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies