Resumen

En este documento, proponemos un algoritmo adaptativo de estimación de parámetros de estadio de expectativa incremental gaussiana para el análisis y predicción de videos deportivos a través del estudio y análisis de videos deportivos. Se seleccionan las características con mayor poder discriminativo del conjunto de plantillas positivas y negativas utilizando un mecanismo de selección de características, y se construye un modelo discriminativo disperso combinando una estrategia de valor de confianza métrico. El modelo generativo disperso se construye combinando regularización L y representación de subespacio, que retiene suficiente poder representacional al tratar con valores atípicos. Para superar las deficiencias del mecanismo de fusión multiplicativa tradicional, este documento propone un mecanismo de selección adaptativa basado en la distancia euclidiana, que tiene como objetivo detectar modelos deteriorados a lo largo del tiempo durante el proceso de seguimiento dinámico y adoptar estrategias correspondientes para construir funciones de probabilidad más razonables. Basándose en el marco de citación bayesiana, el mecanismo de selección adapt

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Adaptativo; Gaussiano; Incremental; Expectativa; Estadio; Parámetro;
• Keywords:Adaptive; Gaussian; Incremental; Expectation; Stadium; Parameter;