#python #join #combinations #object-detection #feature-selection
Вопрос:
У меня есть три функции для идентификации целевого человека в видео в режиме реального времени при отслеживании людей с помощью глубокого обучения с помощью робота, следующего за человеком. Он очень быстрый, его частота кадров в секунду составляет 30 кадров в секунду.
Итак, я хотел бы использовать быстрый алгоритм в видео в реальном времени, чтобы объединить три функции для идентификации целевого человека.
Особенности-рост людей, их походка и цвет одежды. все функции стали нормализацией на основе единства, все их значения находятся в диапазоне [0,1]
Например:
у человека 1 есть [0,87, 0,6, 0,1] , у человека 2 есть [0,9, 0,8, 0,9], … и у человека n есть [0,1, 0,2, 0,3], где n-количество людей, оно не является постоянным. Иногда n=1, а иногда n = 7.
В приведенном выше примере человек n не является целевым лицом, потому что все значения малы по сравнению с другими.
Однако цветовая характеристика для человека 1 [0,87] и человека 2 [0,9] почти одинакова.
Каков алгоритм, который игнорирует функцию цвета в данном случае и идентифицирует целевого пользователя, используя остальные функции?
Пожалуйста, ваша помощь.