该MATLAB代码实现了一种新型匹配层，称为“归一化相关性”层，用于深度神经网络模型，提升人员重新识别的准确性和效率。代码库包含了详细的数据集信息和实现说明，适用于NIPS-2016接受的论文“具有不精确匹配的深度神经网络以重新识别人员”。支持的数据集包括CUHK03（含标签和检测数据集）、Market-1501和QMULGRID。此外，该存储库还提供了Keras中的独立实现。
深度神经网络中的归一化相关性层应用于人员重新识别的MATLAB代码
相关推荐
MATLAB应用于典型相关性分析数学建模算法
典型相关性分析（CCA）是一种多元统计方法，用于探索两组变量之间的关系。它通过寻找使两组变量之间相关性最大的线性组合来实现其目标。CCA的基本步骤包括：数据准备，数据标准化以确保变量具有一致尺度，构建典型变量，计算它们之间的相关性，并解释典型变量的贡献。该方法在金融、生态学和心理学等领域有广泛应用。
数据挖掘
9
2024-07-18
数据库相关操作在神经网络模型中的应用于股票预测
数据库操作步骤：
在MySQL命令行客户端中，输入密码（如果有）或直接回车。
添加MySQL的Include和Lib目录到VC6.0的工具栏中。
在项目设置中，添加“libmysql.lib”到附加依赖项。
在stdafx.h文件中，添加MySQL头文件和注释行。
神经网络模型在股票预测中的应用：
利用数据库进行数据存储和管理，可为神经网络模型提供股票预测所需的历史数据。通过训练神经网络，可以预测未来的股票走势，辅助投资者做出决策。
MySQL
11
2024-05-19
订单分批MATLAB代码改进的深度学习体系结构用于人员重新识别
此存储库实现了一种改进的深度学习架构，用于人员重新识别。主要使用的深度学习库是dlib v19.0 +，要求C++11兼容的编译器、CUDA 7.5或更高版本、cuDNN v5或更高版本、CMake v2.8.12 +、HDF5 v1.8.16 +。代码仅在Ubuntu 16.04上进行了构建和测试。安装和构建此代码需要使用CMake进行管理。
Matlab
4
2024-09-27
神经网络模式识别的Matlab开发教程
本教程详细介绍了如何使用Matlab开发神经网络进行模式识别，重点在于基于反向传播神经网络的简单三类识别。
Matlab
10
2024-07-23
动态时间弯曲算法应用于时间序列异步相关性分析
时间序列数据挖掘中，相关性分析至关重要。为突破传统方法仅限于同步相关性分析的局限，本研究提出了一种基于动态时间弯曲 (DTW) 的时间序列异步相关性分析方法。该方法利用 DTW 算法获取时间序列数据的最优弯曲路径，并将路径元素扩展为反映原始时间序列异步相关性的新序列。通过计算新序列之间的相关系数，可以有效地度量原始时间序列的异步相关性。数值实验结果表明，该方法扩展了时间序列数据的相关性分析研究，并具有较强的鲁棒性。
数据挖掘
11
2024-05-19
使用Matlab神经网络实现非线性识别的方法
随着技术的进步，利用Matlab神经网络实现非线性识别已成为一种先进的方法。
Matlab
7
2024-07-30
MATLAB编写的人员重新识别代码
MATLAB编写的人员重新识别代码是用于从两个不同摄像头检索两个行人图像，并比较它们以确定是否属于同一个人的工具。这种方法利用二进制分类器来区分图像是否匹配。详细操作包括加载并调整图像大小为128x64像素，并提取HoG特征。训练了支持向量机（SVM）分类器来评估图像的相似性，使用的数据存储在“ person re-id test.mat”和“ person re-id train.mat”中。多种技术已应用于此项目，包括HOG特征、颜色直方图和深层特征的使用。
Matlab
7
2024-09-25
MATLAB光照归一化人脸识别
MATLAB代码中实现的光照归一化人脸识别算法。参考文献已标注在代码注释中。
Matlab
12
2024-04-30
神经网络应用于信用卡反欺诈系统的研究
神经网络技术在信用卡反欺诈系统中的应用正在受到广泛关注和研究。随着技术的进步，这一系统在提高欺诈检测效率和精确度方面展现出了巨大潜力。
Oracle
9
2024-09-19