Personnel identification in mine underground based on maximin discriminant projection
Notice bibliographique
Résumé
Due to the complexity and constrained space in underground mine,the images of human face,iris,fingerprint and palmprint often become blurred,the recognition rates of the mine underground personnel identification based on these biological characters are not higher than that in the regular environment. Based on Warshall algorithm and maximin criterion,a method of gait recognition,named maximin discriminant projection( MMDP),was proposed. In MMDP,the label relationship of the data was quickly explored by the Warshall algorithm. The within-class and betweenclass scatter matrices were constructed by the label relationship. Compared with the traditional gait recognition methods,the proposed method makes full use of the local information and class information of the gait data,so that in lowdimensionality projecting space,the distance between any pairwise samples belonging to the same class was reduced,while the distance between any pairwise samples coming from different classes was enlarged. Compared with the classical subspace dimensional reduction algorithms,in the proposed method,it was not necessary to judge whether two samples belong to the same class or not when constructing the within-class and between-class scatter matrices,which can improve the performance of the proposed algorithm. A series of gait recognition experiments were conducted on the real gait databases. Experimental results verify the proposed method is effective and feasible for mine underground personnel identification by using gait.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».