计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CMSC426

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CMSC426

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Histogram of Movement Area Types

The motion region type histogram (MRTH) is another compact way of representing motion. When the object is moving, the object can be segmented according to the local motion vector field, and each motion region with different affine parameter models can be obtained. These affine parameters can be regarded as a group of motion characteristics representing the motion region, so that the information of various motions in the motion vector field can be represented by means of the representation of the region parameter model. Specifically, it classifies motion models and counts the number of pixels in each motion region that meets different motion models. An example of MRTH is shown in Fig. 4.5. Using an affine parameter model for each motion region can not only conform to the local motion that people understand subjectively but also reduce the amount of data required to describe motion information.

The classification of the motion model is to divide the motion models into various types according to the motion vector describing the motion affine parameter model. For example, an affine motion model has six parameters, and its classification is a division of the 6-D parameter space. This division can use a vector quantization method. Specifically, according to the parameter model of each motion region, the vector quantizer is used to find the corresponding motion model type, and then the area value of the motion region that meets the motion model type is counted. The statistical histogram obtained in this way indicates the coverage area of each motion type. Different local motion types can represent not only different translational motions but also different rotational motions, different motion amplitudes, etc. Therefore, compared with the motion vector direction histogram, the motion region type histogram has a stronger description ability.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Motion Track Description

The trajectory of the object gives the position information of the object during the motion. The trajectory of a moving object can be used when performing high-level explanations of actions and behaviors under certain circumstances or conditions. The international standard MPEG-7 recommends a special descriptor to describe the trajectory of the moving object. This kind of motion trajectory descriptor consists of a series of key points and a set of functions that interpolate between these key points. According to requirements, key points can be represented by coordinate values in 2-D or 3-D coordinate space, and the interpolation function corresponds to each coordinate axis, $x(t)$ corresponds to the horizontal trajectory, $y(t)$ corresponds to the vertical trajectory, and $z(t)$ corresponds to the trajectory in the depth direction. Figure $4.6$ shows a schematic diagram of $x(t)$. In the figure, there are four key points $t_0, t_1, t_2$, and $t_3$. In addition, there are three different interpolation functions between these pairs of key points.
The general form of the interpolation function is a second-order polynomial:
$$
f(t)=f_p(t)+v_p\left(t-t_p\right)+a_p\left(t-t_p\right)^2 / 2
$$
In Eq. (4.11), $p$ represents a point on the time axis; $v_p$ represents motion speed; $a_p$ represents motion acceleration. The interpolation functions corresponding to the three segments of the trajectory in Fig. $4.6$ are zero-order function, first-order function, and double-order function, respectively. Segment $A$ is $x(t)=x\left(t_0\right)$, segment $B$ is $x(t)=x\left(t_1\right)+v\left(t_1\right)\left(t-t_1\right)$, and segment $C$ is $x(t)=x\left(t_2\right)+v\left(t_2\right)(t-$ $\left.t_2\right)+0.5 \times a\left(t_2\right)\left(t-t_2\right)^2$.

According to the coordinates of the key points in the trajectory and the forms of the interpolation functions, the motion of the object along a specific direction can be determined. Summing up the motion trajectories in three directions, it can determine the motion of the object in space over time. Note that interpolation functions between the two key points in the horizontal trajectory, vertical trajectory, and depth trajectory can be functions of different orders. This kind of descriptor is compact and extensible, and according to the number of key points, the granularity of the descriptor can be determined. It can both describe delicate motions with close time intervals and roughly describe motions in a large time range. In the most extreme case, one can keep only the key points without the interpolation function, because only the key point sequence can already provide a basic description of the trajectory.

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计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Histogram of Movement Area Types

运动区域类型直方图 (MRTH) 是表示运动的另一种紧凑方式。当物体运动时,可以根据局部运动矢量场对物体进行分割,得到每个具有不同仿射参数模型的运动区域。这些仿射参数可以看作是一组代表运动区域的运动特征,从而可以通过区域参数模型的表示来表示运动矢量场中各种运动的信息。具体来说,就是对运动模型进行分类,统计每个运动区域中满足不同运动模型的像素个数。图 4.5 显示了 MRTH 的一个例子。

运动模型的分类是根据描述运动仿射参数模型的运动矢量将运动模型分为各种类型。例如,一个仿射运动模型有六个参数,它的分类就是6维参数空间的划分。这种划分可以使用矢量量化方法。具体地,根据每个运动区域的参数模型,使用矢量量化器找到对应的运动模型类型,然后统计满足运动模型类型的运动区域的面积值。这样得到的统计直方图表示了每种运动类型的覆盖范围。不同的局部运动类型不仅可以表示不同的平移运动,还可以表示不同的旋转运动、不同的运动幅度等。因此,

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Motion Track Description

物体的轨迹给出了物体在运动过程中的位置信息。在某些情况或条件下对动作和行为进行高级解释时,可 以使用移动物体的轨迹。国际标准MPEG-7推荐了一种特殊的描述符来描述运动物体的轨迹。这种运动轨 迹描述符由一系列关键点和一组在这些关键点之间揷值的函数组成。根据需要,关键点可以用2-D或3-D 坐标空间中的坐标值表示,揷值函数对应各个坐标轴, $x(t)$ 对应于水平轨迹, $y(t)$ 对应于垂直轨迹,并 且 $z(t)$ 对应于深度方向的轨迹。数字 $4.6$ 显示示意图 $x(t)$. 图中有四个关键点 $t_0, t_1, t_2$ ,和 $t_3$. 此外,这 些关键点对之间存在三种不同的揷值函数。 揷值函数的一般形式是二阶多项式:
$$
f(t)=f_p(t)+v_p\left(t-t_p\right)+a_p\left(t-t_p\right)^2 / 2
$$
在等式中。(4.11), $p$ 代表时间轴上的一个点; $v_p$ 代表运动速度; $a_p$ 表示运动加速度。图 3 轨迹对应的揷值 函数4.6分别是零阶函数、一阶函数和二阶函数。部分 $A$ 是 $x(t)=x\left(t_0\right)$ ,部分 $B$ 是 $x(t)=x\left(t_1\right)+v\left(t_1\right)\left(t-t_1\right)$ ,和段 $C$ 是 $x(t)=x\left(t_2\right)+v\left(t_2\right)(t-$ $\left.t_2\right)+0.5 \times a\left(t_2\right)\left(t-t_2\right)^2$
根据轨迹中关键点的坐标和揷值函数的形式,可以确定物体沿特定方向的运动。总结三个方向的运动轨 迹,可以确定物体在空间中随时间的运动。需要注意的是,水平轨迹、垂直轨迹和深度轨迹中两个关键点 之间的揷值函数可以是不同阶的函数。这种描述符结构紧凑,可扩展性强,可以根据关键点的个数来确定 描述符的粒度。它既可以描述具有紧密时间间隔的精细运动,也可以粗略描述大时间范围内的运动。在最 极端的情况下,可以只保留关键点而无需揷值功能,

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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