静态背景条件下的人体动作识别技术

在Matlab环境下，通过改进条件下的中值滤波算法，实现了更为精准和高效的自适应中值滤波。该方法在处理复杂图像时表现出色。

在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算： H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气) 其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。 例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。 这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。

该程序算法思想实现了基于视频的人体识别与跟踪，适用于安防监控产品的开发。

名词术语一、基本名词

条件下推tWhere条件下推t a. select from ( A ) o where o.id = 1 tt=> select from ( A.query(id = 1) ) tJOIN中非join列的条件下推ta. A join B on A.id = B.id where A.name = 1 and B.title = 2 t=> A.query(name = 1) join B.query(title = 2) on A.id = B.id t等值条件的推导ta. A join B on A.id = B.id where A.id = 1 => B.id = 1

利用Matlab编写的基于LDA的人脸识别程序，用于高效准确地识别个体面部特征。该技术结合了LDA算法的优势，能够在人脸识别领域取得显著进展。

研究表明，随着技术的进步，不同模式耦合条件下偏振模色散的统计特性日益清晰。利用蒙特卡罗方法模拟偏振模色散矢量的概率分布，并对模拟结果进行了函数拟合。研究发现，随着耦合次数的增加，差分群时延的概率分布逐渐从类似δ函数变为麦克斯韦分布；在特定耦合条件下，概率分布呈现高斯分布的趋势。对偏振模矢量的两个方向余弦进行统计分析，结果显示随着耦合次数的增加，这两个方向余弦函数的分布逐渐从高斯分布和δ函数分布转变为均匀分布。

该程序利用卡尔曼滤波算法，实现了对运动目标的跟踪功能。适用于目标运动轨迹符合线性模型，且过程和观测噪声符合高斯分布的场景。

本模型基于Unger的论文[1,2]，针对平面应力问题，实现了将塑性行为与损伤行为分离计算的损伤塑性模型。该模型不考虑压缩硬化。 模型输入 函数 [Material_State2,D]=Damage_Plasticity_Model_2D(Material,Material_State,e) 拥有以下输入参数： Material: 包含材料属性的结构体，包括： Material.E (弹性模量) Material.v (泊松比) Material.f_t (拉伸强度) Material.g_f (归一化断裂能) Material.f_c (单轴抗压强度) Material.f_c2 (双轴抗压强度) Material_State: 包含先前增量或迭代步骤中材料状态变量历史记录的结构体，包括： Material_State.s (应力向量) Material_State.e (应变向量) Material_State.s_eff (有效应力) Material.k_RK (兰金屈服准则的当前状态变量) e: 当前应变增量 模型输出 Material_State2: 更新后的材料状态变量 D: 损伤变量 参考文献 [1] Unger, J. F., & Eckardt, C. (2011). Multiscale modeling of concrete: From damage behavior to structural analysis. Springer Science & Business Media. [2] Unger, J. F. (2007). Ein mehrskalenmodell für die beschreibung des trag- und verformungsverhaltens von beton unter kurzzeitiger belastung (Doctoral dissertation, Universität Stuttgart).