Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  informacja niepewna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
EN
A new method of optical fIow field estimation is presented. The method has two steps. In the first step initial optical fIow estimates are computed from local similarities of pixels neighborhoods. Along with every initial estimate, its directional confidence measure is computed. The second step combines these initial estimates. Final optical flow field estimation is computed by solving a large sparse system of linear equations.
PL
W artykule została przedstawiona nowa metoda estymacji pola przepływu optycznego. Metoda składa się z dwóch kroków. W pierwszym kroku liczone są wstępne wektory przepływu optycznego wraz z ich kierunkowymi miarami zaufania. Krok drugi polega na integracji estymat z kroku pierwszego. Ostateczna estymacja pola przepływu optycznego jest obliczana przez rozwiązanie dużego rzadkiego układu równań liniowych.
2
Content available remote Bayes sharpening of imprecise information
EN
A complete algorithm is presented for the sharpening of imprecise information, based on the methodology of kernel estimators and the Bayes decision rule, including conditioning factors. The use of the Bayes rule with a nonsymmetrical loss function enables the inclusion of different results of an under- and overestimation of a sharp value (real number), as well as minimizing potential losses. A conditional approach allows to obtain a more precise result thanks to using information entered as the assumed (e.g. current) values of conditioning factors of continuous and/or binary types. The nonparametric methodology of statistical kernel estimators freed the investigated procedure from arbitrary assumptions concerning the forms of distributions characterizing both imprecise information and conditioning random variables. The concept presented here is universal and can be applied in a wide range of tasks in contemporary engineering, economics, and medicine.
3
Content available remote Modification of Singh's optical flow computation method
EN
A modification of Singh's optical flow computation method is presented. This modification utilizes a smoothness constraint which is the same as in Horn-Schunck method. This approach allows one to find a solution by solving a single large sparse system of linear equations experimental results are presented.
PL
Przedstawiono pomysł modyfikacji metody Singh'a, liczenia przepływu optycznego. Modyfikacja ta stosuje ograniczenie na gładkość identyczne jak w metodzie Horna-Schunka. Podejście to pozwala znaleźć rozwiązanie poprzez rozwiązanie jednego dużego, rzadkiego układu równań liniowych. Nie zaprezentowano wyników eksperymentów.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.