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专利名称：一种基于多特征集成的行人再识别方法申请号：201710120986X 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：征集相似专利发布日：2023/10/23
摘要：本发明公开了一种基于多特征集成的行人再识别方法，具体包括如下步骤：步骤1：多特征信息采集；步骤2：将步骤1采集的多特征信息进行度量模型学习，建立多个基于单一特征的匹配模型；步骤3：权值学习：根据步骤2所学得的4个模型在训练数据集上的辨识度表现，为各个模型分配对应的权重；步骤4：多特征匹配：将指定图像与匹配图像通过步骤2得到的各单特征匹配模型，进行计算得到在各单特征模型上图像之间的距离，进行排序即得到相应的匹配结果，再将各特征上的距离与步骤3得到的权值进行加权集成，求出最终的组合距离，继而可得到一个更优的多特征匹配结果。

专利名称：基于优化奇异值分解生成特征集的低信息损失短期风速预测方法申请号：2019100506020 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：低港口分解征集相似专利发布日：2023/10/17
摘要：本发明是一种基于优化奇异值分解生成特征集的低信息损失短期风速预测方法，其特点是，包括：风速序列降噪处理、降维特征集生成、特征重要度计算、特征选择和模型验证等步骤，具有科学合理，适应性强，实用价值高，低信息损失和高精度预测的特点。

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