1、“.....决心从角落点和边嵌入式平台的严格限制的可行性目前的状态,最先进的方法。例如,可用的记忆体数量的设备上严格限制数量的对象在数据库中。因此,建立个嵌入式对象识别系统,个目标是使大量的数据来表示个单独的对象尽可能小,以便最大限度地发挥些识别物体。另个重要方面是实时这些系统的能力。算法必须足够快将业务在现实世界中。他们必须健全和用户友好的,否则,产品配备了这种功能,只不过是没有吸引力的潜在客户。例如,在个互动参观博物馆,识别物体在移动设备上,必须足所谓智能相机有足够的权力分散的图像处理变得越来越流行的各种任务,特别是在外地的监视。它是个非常重要的工具,强大的识别可疑车辆,人员或物体是否符合公众安全。这只是局部识别功能的嵌入式平台的基本功能。在我们的工作中,我们调查的任务是,目标识别基于状态最先进的算法,在个基于的嵌入式系统。我们执行些功能强大的算法识别物体,即有兴趣点探测连同区域描述,并建立个中型对象数据库为基础的词汇树,这是适合我们的专用硬件设置。我们仔细研究了该算法参数性能的嵌入式平台。我们所研究的,国家最先进的目标识别算法,可以成功地部署在当今智能相机......”。
2、“.....关键词数字信号处理物体识别本地功能词汇树介绍识别物体是个最流行的任务领域中的计算机问题。在过去十年中,大量科学工作者做出努力,建立强有力的目标识别系统的外观特征与局部特征的程度。对于这样个框架,以适用于现实世界中的几个属性是非常重要的对旋转不敏感,光照或观点的变化,以及实时的行为和大规模行动。目前的系统已经有很多这些属性,虽然不是所有的问题已经解决,但如今他们变得越来越有吸引力的行业列入产品的客户市场。反过来,最近嵌入式视觉平台,如智能相机已经成功地出现了,不过,只有提供数量有限的计算和内存资源。然而,嵌入式视觉系统已经在我们的日常生活中。几乎每个人的手机配备了摄像头,因此可以被视为个小型的嵌入式视觉系统。显然,这会引起新的应用程序,如导航工具,视障人士,或协作公众监督使用数以百万计的人造眼睛。此外,低价格的数字传感器和需要增加公共场所的安全造成了巨大数量的增长摄像机监视用途。他们必须体积小,并处理大量的现有数据的网站。此外,他们必须执行专门的,包括大规模的信息后来被报道和施密德作为哈里斯拉普拉斯探测器和使用的是和视图匹配无序图片集......”。
3、“.....这是所谓的黑森州探测器。进步发展包括仿射方差导致哈里斯仿射和黑森州仿射探测器缘附近。鉴于个角落点和走边有两个相反的方向有更多的控制点,维类平行介绍了利用角球本身和载体指着从角落的控制点。研究函数的纹理和使用额外的限制,个平行四边形是选定个。另种算法,称为凸区域探测器是由卡迪尔等。并基于概率密度函数的强度值计算的个椭圆形的区域。每个像素,熵极值为椭圆中心在此记录像素的椭圆参数的方向,氢,硫和规模的比例,主要以短轴光从排序名单的候选人的所有地区的最突出的是选择。对于个广泛的评估了大量仿射区域探测器提及的工作。般而言,个描述符是个抽象的表征图像修补程序。通常情况下,图像修补程序推选为当地环境的兴趣区域。根据不同的算法,方法或转变,由此产生的性质,可旋转不变或至少部分敏感仿射变换。大多数的做法是基于梯度计算或图像的亮度值。作为第二部分的上海对外贸易学院的做法,罗威建议使用描述的基础上叠加梯度直方图。单直方图计算在细分补丁描述梯度方向,以涵盖空间信息。最后,它们级联形成个的三维描述。最近柯和,提出了所谓的描述特征空间分析的基础上。他们计算的个主要成分分析的梯度特征空间图像......”。
4、“.....该描述符的新形象瓦所产生的梯度投影的瓷砖上特征空间,只保留的最重要的特征向量。因此,个有效的压缩描述维度实现,保持业绩的速度可比原来的上海对外贸易学院描述。密切相关的上海对外贸易学院的做法,梯度位置和方向直方图描述是由和施密德。反对筛选梯度直方图计算,细圆而不是粗糙的矩形网格,导致二维直方图。常设仲裁法院随后用来降低广义维数为。两个旋转不变描述提出了等,在旋转不变特征变换裂谷和描述。裂谷广义计算的个圆形正常化补丁分为同心圆环宽度相等。在每个环,梯度方向直方图的计算,而计算的梯度方向是相对的方向向量指向外向的中心。自旋图像是个二维直方图分布的编码图像的亮度值在附近的个特定中心点。直方图有两个层面,即距离中心点和强度值。量化的距离,其价值相当于本直方图强度值的像素设在个固定的距离中心点。务自动和人机交互。不仅在该领域的监视,而且在家庭领域的机器人,娱乐,军事和工业机器人技术,嵌入式计算机视觉平台越来越受欢迎,这应归功于其对环境的鲁棒性逆境。特别是基于的嵌入式平台很受欢迎,因为它们功能强大且廉价的处理器,仍然是小规模和效率方面的能耗......”。
5、“.....软件运行,相对于其他嵌入式单位像台塑作为,专用集成电路或芯片,其目前的成功并不奇怪。对于已经提到的原因,认识的任务是个非常重要的研究领域。然而,在这方面的些属性的提出,和施密德。目前最流行的两个部分的做法称为尺度不变特征变换上海对外贸易学院是由劳文提出,其中的第部分是个兴趣点检测。狗探测器采取不同的高斯模糊图像作为个近似的规模正常化拉普拉斯和使用当地最高的答复中尺度空间作为项指标的关键点。补充功能探测器,在最大限度地稳定极值区域探测器,是由麦塔斯等总之,探测器搜寻区域是光明或黑暗的比其周围的环境,即周围的黑暗,反之亦然光明像素。首先,像素的排序在升序或降序进行排序的强度值,根据地区不同类型的检测。像素阵列,比上季度美联储进入联盟找到算法和树形数据结构形状维持,而节点包含有关像素街道,以及有关强度值的关系。最后,节点满足套预先确定的标准要求的树木遍历算法。两个仿射协变区域探测器提出了和,强度为基础的区域技术和优势为基础的区域。是基于极值的强度。鉴于当地的强度极值,亮度功能沿射线产生的极值研究。这个功能本身展品的极值在地方的形象强度突然变化......”。
6、“.....因此,在整个论文中,我们考虑了连接资产波动和股权波动的财务杠杆。由此可知,财务杠杆可以衡量资产和股权的波动性。由于财政政策是由经营者或经营者决定,因此我们应该注意与企业资产和运营有关的金融政策的影响。具体来说,我们研究了以前的研究表明的各种特点,并尽可能明确区分与公司运营有关的风险即决定经济的风险因素和与企业融资有关的风险即财务风险的决定因素。然后,我们使经济风险成为利兰和托夫特模型或者是降低财务杠杆的模型中财政政策的决定性因素。采用结构模型的优点是,我们能够考虑,无论是有关财务及经营问题的些可能性因素如分红,还是般破产决定,且为财政政策内生性的可能性。我们代理的公司风险是从股票每天回报率的标准差而得的普通股的收益波动性计算而来。我们代理的经济风险是用来维护的公司的业务和资产,确定产生的现金流量的过程为公司的本质特征。例如,企业规模和年龄可以衡量企业的成熟度有形资产厂房,财产和设备代表个公司的硬件资本开支衡量资本密集度以及企业发展潜力。营业利润及其波动性可以衡量现金流量的及时性和存在的风险。要了解公司财务风险的影响因素,我们需考察总债务,债务期限......”。
7、“.....我们分析的核心结果是惊人的个典型公司经济风险的决定性因素可以解释绝大多数股票的波动性变化。相应地,隐含的财务杠杆远远比看到的负债比率低。具体来说,我们在涵盖年至年的样本中平均实际净财务市场杠杆约为,而我们的估计值根据型号不同规格,估计技术在和之间。这表明,企业可能采取其他金融政策管理金融风险,从而将有效杠杆降低到几乎可以忽略不计的水平。这些政策可能包括动态调整财务变量,如债务水平,债务期限,或现金控股见如阿查里雅,阿尔梅达,和坎佩洛,。此外,许多公司也利用诸如金融衍生工具,与投资者的合同安排如信贷额度,债务合同要求规定,或在供应商合同应急费用,车辆特殊用途特殊目的公司使用明确的金融风险管理技术,或其他替代风险转移技术。对股票波动性产生影响的经济风险因素预测的迹象通常非常显著。此外,影响的幅度也是巨大的。我们发现,股权会随着企业规模和年龄的大小而波动。这是直观的,因为大型和成熟的企业通常有反映资本报酬波动的较稳定业务范围。资本支出的减少对股票的波动影响较弱。与牧师和韦罗内西年的预测相致,我们发现,具有较高的盈利能力和较低的利润波动性的公司股票的波动性较低。这表明......”。
8、“.....更稳定的经营性现金流量的公司破产的可能性较小,因此存在潜在风险的可能性较小。在所有的经济风险因素中,公司规模,利润波动及股利政策对股票波动性的的影响突出。不像以前的些研究中,我们对增加总公司杠杆风险的财政政策的内生性精心研究证实。否则,金融风险与总风险存在不确定的关系。鉴于大量关于财政政策文献的研究,毫不奇怪,至少部分金融变量由企业存在的经济风险决定。不过,具体的调查结果有些出人意料。例如,在个简单的模型中,资本结构,股利支出会增加财务杠杆,因为它们代表了个企业即增加的净债务的现金流出。我术。决心从角落点和边嵌入式平台的严格限制的可行性目前的状态,最先进的方法。例如,可用的记忆体数量的设备上严格限制数量的对象在数据库中。因此,建立个嵌入式对象识别系统,个目标是使大量的数据来表示个单独的对象尽可能小,以便最大限度地发挥些识别物体。另个重要方面是实时这些系统的能力。算法必须足够快将业务在现实世界中。他们必须健全和用户友好的,否则,产品配备了这种功能,只不过是没有吸引力的潜在客户。例如,在个互动参观博物馆,识别物体在移动设备上......”。
9、“.....特别是在外地的监视。它是个非常重要的工具,强大的识别可疑车辆,人员或物体是否符合公众安全。这只是局部识别功能的嵌入式平台的基本功能。在我们的工作中,我们调查的任务是,目标识别基于状态最先进的算法,在个基于的嵌入式系统。我们执行些功能强大的算法识别物体,即有兴趣点探测连同区域描述,并建立个中型对象数据库为基础的词汇树,这是适合我们的专用硬件设置。我们仔细研究了该算法参数性能的嵌入式平台。我们所研究的,国家最先进的目标识别算法,可以成功地部署在当今智能相机,即使计算和内存资源有严格的限制。关键词数字信号处理物体识别本地功能词汇树介绍识别物体是个最流行的任务领域中的计算机问题。在过去十年中,大量科学工作者做出努力,建立强有力的目标识别系统的外观特征与局部特征的程度。对于这样个框架,以适用于现实世界中的几个属性是非常重要的对旋转不敏感,光照或观点的变化,以及实时的行为和大规模行动。目前的系统已经有很多这些属性,虽然不是所有的问题已经解决,但如今他们变得越来越有吸引力的行业列入产品的客户市场。反过来,最近嵌入式视觉平台,如智能相机已经成功地出现了,不过......”。
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